GPT-3 中文翻译

最新推荐文章于 2025-11-12 15:13:28 发布
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GPT-3  中文翻译，
论文阅读：Language Models are Few-Shot Learners（OpenAI GPT3 ， 22/7/2020）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/527825405

https://blog.youkuaiyun.com/qq_41185868/article/details/107677244

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基于中文文本情绪分析自动切换参考音频的 GPT-SoVITS 推理 GPT, 通常指的是“Generative Pre-...为了解决这些问题，研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构，如GPT-2、GPT-3等，以进一步提高模型的性能和效率。
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《GPT-4技术报告》中文翻译概述了OpenAI开发的新型大模型——GPT-4，这是一个兼顾图像和文本输入的多模态模型，能够生成文本输出。GPT-4在众多专业和学术基准测试中展现出接近人类水平的表现，比如在模拟律师考试中...
GPT-3论文翻译总结
zephyr_wang的博客
12-10 4224
GPT-3的 Few-Shot (FS)、One-Shot (1S)、Zero-Shot (0S)效果接近有时超越fine-tune模型的效果。
GPT-3预训练模型
Wei_sx的博客
07-17 1115
项目内容发布机构OpenAI发布时间2020 年 6 月模型结构Transformer Decoder-only（仅使用解码器结构）输入方式自回归方式（基于上下文预测下一个 token）预训练任务无监督语言建模（language modeling）主要特点大规模预训练 + 零/少样本泛化能力 + 通用任务提示适应能力（prompting）GPT-3 不仅在自然语言生成方面表现优异，还在翻译、问答、编程、摘要、逻辑推理等多种任务上均具备能力。
GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4论文内容解读
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【大模型】GPT-3
Dong_ZH的博客
07-26 3139
GPT-3这是一个具有1750亿个参数的自回归语言模型，比之前的任何非稀疏语言模型大至少10倍，并在few-shot设置下测试其性能。对于所有任务，GPT-3都是在没有任何梯度更新或微调的情况下应用的，仅通过与模型的文本交互来指定任务。GPT-3的主要目标是用更少的领域数据、且不经过精调步骤去解决问题。主要贡献：证明了通过增大参数量就能让语言模型显著提高下游任务在Few-shot（仅给定任务说明和少量示例）设置下的性能。有时甚至达到了与现有最先进的微调方法相比的竞争力。
NLP预训练模型-GPT-3
数字人生
04-17 1455
不过，如果您要在支持Radeon GPU的机器上使用预训练的NLP模型（类似GPT-3），您可以使用支持ONNX模型的机器学习库，如ONNX Runtime，并尝试将模型转换为ONNX格式，有可能利用MIGraphX的一些优化。总结而言，GPT-3是一款具有里程碑意义的大型预训练语言模型，其创新之处在于通过前所未有的模型规模、先进的Transformer架构以及高效的无监督预训练方法，实现了卓越的零样本学习能力和广泛的应用潜力，对自然语言处理领域产生了深远影响。GPT-3通过无监督学习的方式进行预训练。
GPT-OSS-20B vs Qwen3-14B 全面对比测试
qq871325148的博客
08-06 1645
本文对比了开源模型GPT-OSS-20B和Qwen3-14B在9个维度的表现。GPT-OSS-20B在输出速度（4900 token/s）、指令遵循、安全防护和prompt工程方面表现突出，但在中文理解、代码能力和创意写作上弱于Qwen3-14B。Qwen3-14B在中文任务、数值计算和创意写作方面更优。测试还发现GPT-OSS-120B展现出了接近顶级模型的逻辑推理能力。建议根据任务需求选择模型：GPT-OSS-20B适合快速响应和强指令遵循任务，Qwen3-14B更适合中文相关任务。测试结果已开源，完整
GPT-1/GPT-2/GPT-3/GPT-3.5 语言模型详细介绍
强化学习曾小健
06-23 8648
从上图中可以看到，base模型是绿色的，RL Policy是灰色的，他们两个都会根据同样的Prompt来输出不同的结果，而接下来就是把两个模型的Reward分数拉的尽可能的大，使得两个的差别越大越好，所以在下面的公式当中，利用了KL DIvergence来衡量两个模型之间分布的差异。实际上船长在这里插一嘴，GPT3.5的RM标注数据，会使用到一些硬性的，主观性不是那么强的指标，例如是否回答问题，是否为低俗色情等等，但是不会完全依赖于这些指标，为什么呢？根据验证集上的RM分数进行最终的SFT模型选择。
大模型最新黑书：大模型应用解决方案： 基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 PDF
bagell的博客
07-16 1704
1.1 Transformer 的生态系统1.2 使用Transformer 优化NLP模型1.3 我们应该使用哪些资源1.4 本章小结1.5 练习题8.1 文本到文本模型8.2 使用T5 进行文本摘要8.3 使用GPT-3 进行文本摘要8.4 本章小结8.5 练习题。
NLP和数据分析的神书：大模型小黑书来啦！附PDF《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》
OpenCVtuxiang的博客
05-13 392
《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》由清华大学出版社出版，全面介绍了Transformer架构及其在自然语言处理（NLP）中的应用，特别是GPT系列模型的实践与实现。书中详细讲解了Transformer的原理，并提供了使用HuggingFace预训练RoBERTa模型的实用指南，涵盖数据集构建、数据整理器定义及模型训练等步骤。此外，书中还探讨了机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答系统等NLP任务，并介绍了应对假新闻的技术方法。本书实用性强，内容全面，案例
《GPT-4 ，通用人工智能的火花》论文内容精选与翻译
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《通用人工智能的火花：GPT-4早期实验》是3月最重要的一篇论文，引起了广泛的关注和讨论，但是论文长达 154页，中文版本还无人翻译。 本文挑选了论文中的重点结论并进行翻译，虽然已经是精选，但仍然超过万字。但...
AI 十大论文精讲（二）：GPT-3 论文全景解析——大模型 + 提示词如何解锁 “举一反三” 能力？
2403_87969572的博客
11-12 1019
摘要 2020年发表的《Language Models are Few-Shot Learners》(GPT-3论文)开创了AI新时代。该论文突破性地证明：当Transformer模型参数规模扩大到1750亿时，仅通过文本交互即可实现任务无关的少样本学习。GPT-3采用"预训练+提示词"的新范式，无需微调就能在翻译、问答等40+任务上展现强大性能。论文系统验证了模型在语言建模、闭卷问答等9类任务中的表现，其中在LAMBADA长文本任务上准确率达86.4%，较此前最优提升18.4%。这一研
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