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
原创 最新推荐文章于 2025-04-12 22:47:37 发布 · 1.4k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#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。

更值得一

最低0.47元/天 解锁文章
Language Models are Few-Shot Learners
Young, Simple, Naive
10-16 1143
通过超大规模自回归语言模型实现 Few-shot Learning
Language Models are Fewshot Learners by Radford et al
AI天才研究院
08-18 962
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 “Language Models are Few-shot Learners”这一主题引起了很大的轰动。最近，在NLP界掀起了一股“language model few shot learning”的热潮。“Few shot learning”即为任务的训练集小于
论文笔记--Language Models are Few-Shot Learners
weixin_38124427的博客
05-02 1950
GPT-3文章精读：从Zero-Shot到Few-Shot
论文翻译 | Language Models are Few-Shot Learners 语言模型是少样本学习者（中）
m0_49651195的博客
10-03 2005
在图3.1中，我们展示了第2节描述的8个模型的训练曲线。对于这个图表，我们还包括了6个额外的超小型模型，参数数量少至100,000。正如[KMH+20]中观察到的，当有效利用训练计算时，语言建模性能遵循幂律。在将这个趋势再延伸两个数量级之后，我们观察到只有轻微（如果有的话）偏离幂律。有人可能会担心，交叉熵损失的这些改进只是来自于对我们训练语料库中的虚假细节的建模。然而，我们将在以下部分看到，交叉熵损失的改进导致了在广泛的自然语言任务上的一致性能提升。 图3.1:计算性能的平滑缩放。性能(根据交叉熵验证损失衡
【论文笔记】Language Models are Few-Shot Learners A部分
m0_48948682的博客
03-06 2069
GPT-3 技术报告。
【GPT3】Language Models are Few-Shot Learners
Pain is inevitable but suffering is optional.
04-25 1858
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
GPT-3在少数样本学习（few-shot learning）设置下展示出了良好的性能，甚至在某些任务上可以与先前的最优微调方法相媲美。 2. 少数样本学习（few-shot learning）： 少数样本学习是指使用极少的样本就能完成学习...
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 2667
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》
m0_62872253的博客
06-21 1832
GPT-3论文笔记
【GPT】GPTv3：Language Models are Few-Shot Learners
Hali_Botebie的博客
10-09 587
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。
论文翻译 | Language Models are Few-Shot Learners 语言模型是少样本学习者（上）
m0_49651195的博客
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
apple_50860766的博客
04-12 2141
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。
(GPT3)Language Models are Few-Shot Learners论文阅读
Harry的博客
05-13 2146
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
02-20 741
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。
论文翻译 | Language Models are Few-Shot Learners 语言模型是少样本学习者（下）
03-20
### 关于论文 'Language Models are Few-Shot Learners' 下半部分的翻译与解析 #### 2.4 评估 在这一章节中，作者详细探讨了如何对大规模语言模型（如 GPT-3）进行性能评估。具体而言，该章节讨论了几种不同的配置及其对应的实验设计。 1. **Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 设置** 论文定义了三种主要的评估场景：zero-shot、one-shot 和 few-shot。这些设置分别对应于模型在没有任何额外示例、一个示例或少量示例的情况下完成任务的能力[^3]。这种设定允许研究人员分析模型在未见过的任务中的泛化能力，同时也揭示了其内在的知识存储方式。 2. **实验设计** 实验涵盖了多种自然语言处理任务，包括但不限于问答、文本补全、分类和逻辑推理等。对于每种任务，作者提供了详细的提示模板，并确保所有任务描述、示例和提示的具体措辞均记录在附录 G 中。这种方法不仅提高了实验的可重复性，还使得结果更具可信度。 3. **模型表现分析** 结果表明，在某些情况下，GPT-3 即使是在 zero-shot 或 one-shot 场景下的表现也能媲美甚至超越经过 fine-tuning 的专用模型[^1]。这进一步证明了超大语言模型具备强大的上下文学习能力和潜在的通用性。 4. **技术实现细节** 在实际训练过程中，为了应对计算资源的挑战，作者采用了模型并行性和分布式训练策略。此外，他们通过监控梯度噪声尺度动态调整批量大小和学习率，从而优化了训练效率[^4]。所有的训练过程和技术细节都被详尽地记录在附录 B 中。 以下是代码片段的一个简化版本，用于演示如何加载预训练的语言模型： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt3-model-name") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt3-model-name") def generate_text(prompt, max_length=50): inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(inputs, max_length=max_length) text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return text ``` --- #### 解读与总结 通过对这篇论文下半部分内容的研究可以看出，GPT-3 不仅是一个强大的生成工具，更是一种全新的范式转变。它展示了无需大量标注数据即可解决复杂任务的可能性，为未来的 NLP 应用开辟了新的方向。然而，尽管取得了显著进展，仍需注意的是，few-shot learning 是否真正代表了一种新型的认知机制仍有待验证[^2]。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值