文献阅读：Language Models are Few-Shot Learners

最新推荐文章于 2025-04-12 22:47:37 发布
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#GPT3 #Zero-Shot #Prompt #LLM #Few-Shot

GPT3是OpenAI提出的一个175B参数的自回归语言模型，通过增加规模和训练数据质量，展示出强大的无监督学习能力。文章介绍了GPT3在结构上与GPT2相似，但规模显著扩大，且采用Few-Shot学习方法提升模型效果，无需微调即可适应多种任务。尽管存在生成文本的通顺度而非内容相关性的局限，但GPT3证明了参数量的增加可带来性能提升。

1. 内容简介

这篇文献就是大名鼎鼎的GPT3的工作。

在这篇文章当中，OpenAI提出了GPT3模型，将自回归语言模型的参数量从前作GPT2的1.5B直线提升到了175B，并且同步增大了对应的训练数据的数量和质量。

最终，训练得到的GPT3模型的效果也算是轰动一时，直到现在都很难有模型可以超越。

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08-18 961
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【GPT3】Language Models are Few-Shot Learners
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在大规模文本语料上的预训练模型，然后在特定任务上微调后的NLP任务已经取得了长足的进步。然而针对任务无关的的模型结构，这种方法仍然需要在特定任务的成千上万的数据集上微调。对比来看，人类仅从少部分样本或简单的命令上，就可以学习新的语言任务。这里，我们极大程度地扩展语言模型，进而提高在通用任务、小样本上的性能，甚至可以比拟之前经过微调后的sota模型性能。具体地，我们训练了GPT-3的自回归语言模型，由1750亿个参数组成，10倍于之前的非稀疏语言模型。针对所有任务，GPT-3不用梯度更新或微调。...
精选资源
2005.14165.pdf Language Models are Few-shot Learners
02-23
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gpt3-Language-Models-are-Few-Shot-Learners.pdf
06-04
Language Models are Few-Shot Learners 本篇论文介绍了大型语言模型 GPT-3 在少样本学习（few-shot learning）任务中的出色表现。实验表明，GPT-3 能够在无需fine-tuning的情况下，仅通过少量示例或简单的指令，就...
大语言模型-GPT3-Language Models are Few-Shot Learners
weixin_42045968的博客
08-27 1436
## 一、背景信息： GPT3是于2020 年由OpenAI 发布的预训练语言模型。 GPT3在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，可以生成连贯的文本、回答问题、进行对话等。 GPT3的网络架构继续沿用GPT1、GPT2的是多层Transformer Decoder改的结构。 GPT3出自Language Models are Few-Shot Learners，语言模型是Few-Shot学习者。
【论文阅读】Language Models are Few-Shot Learners(GPT-3)
qq_52852138的博客
06-09 2004
本文简要介绍了GPT-3的背景，模型架构，训练数据以及训练方式部分。具体训练细节，实验结果很多，可以在用到的时候再看。
GPT—3：Language Models are Few-Shot Learners——语言模型是少样本学习者
Together_CZ的博客
01-04 2666
GPT—3：Language Models are Few-Shot Learners——语言模型是少样本学习者
【ChatGPT 翻译】Language Models are Few-Shot Learners
uglyghost123的博客
02-17 996
最近的研究表明，通过在大型语料库上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，可以在许多NLP任务和基准测试中取得实质性的收益。尽管在体系结构上通常是任务不可知的，但是这种方法仍然需要数千或数万个示例的特定任务微调数据集。相比之下，人类通常可以仅仅通过几个示例或简单的指令来执行新的语言任务，而当前的NLP系统仍然在很大程度上难以做到这一点。在这里，我们展示了放大语言模型可以大大提高任务不可知的少量示例性能，有时甚至达到了先前最先进的微调方法的竞争力。
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》
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GPT-3论文笔记
【GPT】GPTv3：Language Models are Few-Shot Learners
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GPT-3：语言模型是少样本学习器最近的工作表明，通过对大量文本进行预培训，然后对特定任务进行微调，在许多NLP任务和基准方面取得了实质性进展。尽管在体系结构中通常与任务无关，但此方法仍需要针对任务的数千个或数万个示例的特定于任务的微调数据集。相比之下，人类通常可以仅通过几个示例或简单的指令来执行新的语言任务-当前的NLP系统仍然很难做到这一点。在这里，我们表明，扩展语言模型可以极大地改善与任务无关的，少出手的性能，有时甚至可以通过现有的最新微调方法达到竞争力。
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10-03 2064
最近的工作表明，通过在大规模文本语料库上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，许多自然语言处理（NLP）任务和基准测试都取得了显著的提升。尽管这种方法在架构上通常是任务无关的，但它仍然需要成千上万个示例的任务特定微调数据集。相比之下，人类通常只需要几个示例或简单的指令就能完成新的语言任务——这是当前NLP系统仍然在很大程度上难以做到的。在这里，我们展示了扩大语言模型规模可以极大地提高任务无关的少样本性能，有时甚至能与之前的最佳微调方法相媲美。
论文阅读：Language Models are Few-Shot Learners（巨无霸OpenAI GPT3 2020）
胭脂草的ABC博客
01-09 778
最近的工作表明，通过对大量文本进行预训练，然后对特定任务进行微调，在许多NLP任务和基准方面取得了实质性进展。虽然这种方法在体系结构中通常是任务无关的，但它仍然需要数千或上万个示例的特定于任务的微调数据集。相比之下，人类通常只能通过几个例子或简单的指令来执行一项新的语言任务，而当前的NLP系统在很大程度上仍难以做到这一点。在这里，论文展示了扩展语言模型可以极大地提高任务无关性、few-shot性能，有时甚至可以与以前最先进的微调方法相媲美。
大模型论文：Language Models are Few-Shot Learners(GPT3)
最新发布
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我们证明了，扩大语言模型的规模在任务无关的 few-shot 学习任务中极大提升了表现，有时甚至能与此前最先进的微调方法相竞争。具体来说，我们训练了 GPT-3，这是一种具有 1750 亿参数的自回归语言模型，其参数数量是此前任何非稀疏语言模型的 10 倍。我们在 few-shot 设置中对其性能进行了测试。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使用的，其任务和 few-shot 示例完全通过文本交互的方式输入给模型。
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最近的工作表明，通过对大量文本语料库进行预训练，然后对特定任务进行微调，许多 NLP 任务和基准测试取得了实质性进展。虽然在体系结构中通常与任务无关，但此方法仍然需要特定于任务的微调数据集，其中包含数千或数万个示例。相比之下，人类通常只能通过几个例子或简单的指令来执行一项新的语言任务——这是当前的 NLP 系统在很大程度上仍然难以做到的。在这里，我们展示了扩大语言模型极大地提高了与任务无关的、少样本(few-shot)的性能，有时甚至可以与先前最先进的微调方法竞争。
#Paper Reading# Language Models are Few-Shot Learner
John159151的专栏
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论文大体内容 本文主要提出了GPT-3（Generative Pre-Training）模型，通过大模型pre-train进行In-context Learning，并在Zero-shot Learning、One-shot Learning和Few-shot Learning上进行实验，在NLU任务上有不错的表现，但也就只有较少的task上能比得上Fine-tune的SOTA。
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