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transformer decoder的构造
预训练的时候做语言模型的训练
GPT2用更多更深的block
BERT是做NLU，generation做不了
GPT天生就是语言模型，非常适合做generation的任务，在bert里能做的在gpt里也可以做
GPT是哪几个单词
发布时间：2023-03-12 06:12:53
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于GPT是哪几个单词的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、GPT的auto-regressive语言模型架构在信息表示方面有什么架构上的缺陷？具体如何改进？
1） GPT
在Bert 之后，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们对目前阶段语言模型的预期。仅从模型架构而言，GPT-2 并没有特别新颖的架构，它和 transformer 的 Decoder 类似。相比较于GPT-1，GPT -2 使用了更大的预料，更大和更深的模型。
从transformer的decoder里移除了decoder对encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的过程。
GPT是一个语言模型，每一个时刻只能看见当前时刻前面时刻的信息，是一个auto regressive的过程。
GPT2，hidden state的大小有变化，根据层数的多少有small，medum，large，extra large的划分。
GPT的训练过程是交叉式的预测下一个单词，测试的时候是输入一个句子生成另外一个句子。
GPT的预训练就是训练一个语言模型。而bert的预训练是masked language model和nsp的任务。
GPT由多个decocer block组成，每一个decoder block由masked self-attention和feed forward neural network组成。
一个timestamp的hidden state经过线性层转换为vocab size大小的embedding， 然后经过softmax，算出每个词汇的概率，找出其中概率最大的词作为预测输出，然后下一个时刻的词作为真实输出，计算两者的cross entropy来训练模型。
每一个timestamp后面的位置都mask掉，设置一个负无群大的值，做softmax的时候，该位置的值就为0。
2）总结
除了GPT-2 ，GPT-3依旧延续自己的单向语言模型训练方式，只不过把模型尺寸增大到了1750亿，并且使用45TB数据进行训练
二、深度语言模型-GPT
OpenAI在2018提出了GPT(Generative Pre-Training)模型，模型采用了Pre-training + Fine-tuning的训练模式，可用于分类、推理、问答、相似度等任务。
GPT就是是在transformer的基础上提出的，但是又稍有不同：
一句话中每个词的Embeding向量
就是一个单项Transformer，最后一层的输出为 h l
根据最后一层输出，接一个矩阵W，因生成1维，然后算softmax，得到每个词概率，概率最大化。得到损失L 1 (C) 。 此处注P(u)计算时，使用了字典单词的Embedding向量W e ，这也是语言模型中常用的技巧。
给出Text1SEPText2,正常走transformer 仅保留masked self attention的decoder， 这样最后一层每个位置就能输出一个概率； 然后分别和对应的下一个词算损失。
运用少量的带标签数据对模型参数进行微调。
将上一步中最后一个词的输出h l ，作为下游监督学习的输入。
按照有监督的标签，进行损失计算得到L 2 (C) 。
将 L 2 (C）和 L 2 (C）求和，即为做后的损失，如下图所示：
单向Transformer，不能利用当前词后面词的语义。但是好像翻译场景不能利用，就是不知道后面词是什么？真的这样吗？？
三、bootthink 、clover 、Chameleon 、easybcd 、grub这几个有什么区别?和bios、uefi以及mbr、gpt什么关系?
想说知道这些名称的人,不俗。只用过BIOS/UEFI。 LILO/GRUB,mbr/gpt。从i386/amd64的引导过程来说,先是BIOS/UEFI,然后是BIOS/UEFI控制下去读 mbr/gpt。如果有LILO/GRUB之类的,使用LILO/GRUB引导系统。关于BIOS/UEFI,请参考主板手册,使用主板厂商的专用工具升级备份BIOS/UEFI。mbr/gpt的工具。windows cli下 fixmbr fdisklinux cli下 fdisk , parted,sfdiskgrub工具linux下grub-setup grub-install 等对于linux/freebsd/windows共存同一台计算机的,请使用grub2。关于mbr/gpt,LILO/GRUB,可以通过dd 命令读取,并用 xxd 解释。二进制狂人可用下列命令查看:在linux/unix系统下 dd if=DEVICE_NAME bs=512 count=1 | xxd block.512.bin声明:关于BIOS/UEFI 的操作,可能会导致计算机主板的软损坏(对于双BIOS的主板,可自动恢复,对于单BIOS主板,取下BIOS的EEProm(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory),重新写入即可,此过程需要专用的芯片写入设备)。MBR/GPT 的操作,可能会导致硬盘的数据丢失。因此,若非必要,请谨慎操作。不知怎的,想起了反面典型CIH。比较安全的方法是使用单独的计算机,使用双BIOS的主板,使用可以清空(无数据的)机械硬盘,来做此类实验。以上为系统管理/程序员的专业知识,一般电脑用户可以忽略此类问题。
四、chatgpt啥意思
chatgpt啥意思
聊天gpt。
一、ChatGPT的定义
ChatGPT是一种基于GPT-3模型的自然语言处理技术，它可以有效地模拟人类语言理解能力，从而帮助人们更好地理解和分析自然语言文本数据。
二、ChatGPT的用途
ChatGPT的主要用途是用于聊天机器人、语音识别、文本分析和问答系统等自然语言理解任务。它可以有效地分析文本内容，自动生成高质量的文本回复，提高人机交互的体验。此外，ChatGPT还可以用于文本摘要、翻译和机器翻译等任务。
charge什么意思中文
charge，英语单词，名词、及物动词、不及物动词，作名词时意为“费用；电荷；掌管；控告；命令；负载，人名；(法)沙尔热；(英)查奇”，作及物动词时意为“使充电；使承担；指责；装载；对…索费；向…冲去”，作不及物动词时意为“充电；控告；索价；向前冲；记在账上”。
基本用法
1.charge用作动词的基本意思是“装载”“填充”直到满负荷,由此产生许多新义,如“使充满”“命令”“使承担”“冲锋”“收费”等,美语中还可表示“控告”。本词强调所加的负担超出接受能力,故含有劳累、负担过重或被压倒的意味。
2.charge既可用作及物动词,也可用作不及物动词。用作及物动词时,接名词或代词作宾语。作“控告”解时,可以接that引导的从句。作“收费”解时，可以接双宾语，可用于被动结构。用作不及物动词时,常接for表示“收…的费”,接down表示“冲锋”。
3.表示“价格贵”或“收费贵”时,不能说charge expensively,而用too much或heavily等修饰。
4.charge作“负责,管理”解时,是不可数名词; 作“指责,指控,控告”解时,是可数名词,且后可接that从句作同位语; 作“收费,要价”解时,主要指因某种服务而索取的费用,既可用作可数名词,也可用作不可数名词。
5.in charge of表示“某人负责或照管某人〔物〕”; in the charge of则表示“某人〔物〕由某人负责或照管”。
三、ChatGPT的优势
ChatGPT的优势在于它可以有效地模拟人类语言理解能力，从而帮助人们更好地理解和分析自然语言文本数据。此外，ChatGPT还可以自动生 成高质量的文本回复，提供更加自然的人机交互体验。
此外，ChatGPT还可以用于文本摘要、翻译和机器翻译等任务，从而大大提高系统的效率和准确性。
四、ChatGPT的应用
ChatGPT的应用非常广泛，它可以用于聊天机器人、语音识别、文本分析和问答系统等自然语言理解任务，从而为系统的智能打造强大的支持。此外，ChatGPT还可以用于文本摘要、翻译和机器翻译等任务，从而有效地提高系统的效率和准确性。
五、ChatGPT的未来发展
随着自然语言处理技术的不断发展，ChatGPT将在未来发挥着越来越重要的作用。在自动问答、机器翻译等领域，ChatGPT将成为必不可少的利器，提高系统的效率和准确性，为社会发展和人们的生活带来更多便利。
以上就是关于GPT是哪几个单词相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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