Task04 学习GPT

最新推荐文章于 2024-11-29 09:58:59 发布
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分类专栏： # 【NLP入门之transforme】 文章标签： 自然语言处理 神经网络 深度学习
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前言

GPT-2是一个巨大的, 基于Transformer的语言模型, 它是在一个巨大的数据集上训练的

1 GPT2和语言模型

1.1 什么是语言模型

什么语言模型?
     GPT-2 基本上就是键盘应用程序中预测下一个词的功能

1.2 语言模型的Transformer

Transformer 模型是由Encoder 和 Decoder 组成的
在这里插入图片描述

1.3 与BERT的一个不同之处

GPT-2 是使用Transformer的Decoder 模块构建的
BERT 是使用Transformer 的Encoder 模块构建的

1.4 Transformer 模块的进化

(1) Encoder模块
原始的接受特定长度的输入---->可以填充序列的其余部分
(2) Decoder 模块
在这里插入图片描述
会屏蔽未来的token

1.5 语言模型入门: 了解GPT2

最低0.47元/天 解锁文章
高效翻译工具GPT插件的使用教程
herosunly的博客
10-26 5万+
本文主要介绍了高效翻译工具GPT插件的使用教程，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 使用教程 2.1 示例比较 2.2 配置方法 2.3 使用方法
GPT3多任务学习:超级计算机的智慧
AI天才研究院
07-08 735
GPT-3多任务学习:超级计算机的智慧 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：GPT-3, 多任务学习, 自适应能力, 计算机科学前沿, AI研究进展 1. 背景介绍
深入实践：从零开始掌握GPT的应用开发
最新发布
xyaixy的博客
11-29 1814
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是当下最具影响力的语言生成模型之一，适用于生成文本、分析语言情感、翻译、多任务对话等多种场景。
GPT 学习资料
冲冲冲
08-03 355
1.效果惊人的GPT 2.0模型 2. GPT2.0解读
GPT系列学习笔记：GPT、GPT2、GPT3GPT系列学习笔记：GPT、GPT2、GPT3
weixin_43378545的博客
03-21 1447
GPT、GPT2、GPT3的共同点是其结构都基于Transformer的Decoder层。区别在于：模型一个比一个大，数据量一个比一个多。GPT为常规语言模型GPT2卖点指向zero-shotGPT3卖点指向Few-shot。
GPT系列学习笔记：GPT、GPT2、GPT3
xiyou__的博客
08-19 9726
GPT、GPT2、GPT3的区别和联系。
利用GPT来学习数据分析
yang1015661763的博客
10-31 1417
Pandas提供了多种方法来处理这些问题，例如，我们可以使用fillna函数来填充缺失值，使用dropna函数来删除包含缺失值的行或列；Pandas的groupby函数是一个非常强大的工具，它可以让我们对数据进行分组，然后对每个组应用各种函数。最后，我们打印了DataFrame的内容。通过GPT，我们可以生成各种复杂的案例代码，从而在实践中学习和掌握Pandas的各种功能。提问：Pandas的groupby函数是一个非常强大的工具，它可以让我们对数据进行分组，然后对每个组应用各种函数，请给出示例。
【机器学习】与【深度学习】的前沿探索——【GPT-4】的创新应用
小李很执着的博客
06-20 1588
GPT-4在机器学习和深度学习技术的推动下，展现出强大的语言生成和理解能力。尽管面临诸多挑战，但其创新应用为各行各业带来了无限可能。未来，随着技术的不断进步和研究的深入，GPT-4将继续引领AI领域的发展，推动智能社会的到来。
GPT系列探索：深入理解大模型学习
fengbeely的博客
06-16 1132
随着模型参数量的增加，GPT-2的效果也会稳步提升，这就有了未来GPT-3的大力出奇迹。BERT 用的不是标准的语言模型，用的是一个带掩码的语言模型，是一个完形填空，给定一个句子，把中间的词挖掉，然后预测中间的那个词，在预测这个词的时候既能看到它之前的词，又能看到它之后的词，所以用的是Transformer 的编码器。一共有7个例子，总结起来，它可以识别搞笑图片，可以做复杂的物理化学之类的题目，可以做看图题，可以读论文，可以识别meme图片，总之，非常的强，可惜还不能开放使用。
GPT学习笔记
DeerEyre的博客
12-28 483
GPT1/2/3论文解读
小白的GPT学习笔记
zbl_coco的博客
03-21 785
本文是一个GPT学习资源的汇总和摘要，并且主要偏向RLHF训练，之后有空的话会进行深入的学习，毕竟自然语言处理这一块会是将来的大趋势。文章里标红色的资料都是很优质的资料，个人认为很适合入门的同学看。
跟着GPT学习——神经网络基础
weixin_44465920的博客
06-14 661
神经网络是一种模仿大脑神经元结构的软件，用于解决复杂的模式识别问题。其工作原理类似于人类通过观察和学习来识别和理解信息。 输入层：接收输入数据（如图像像素）。 隐藏层：处理和提取数据中的特征。 输出层：生成最终的预测结果。
GPT学习路线分享！
12-29 2139
GPT学习路线分享！
神经网络算法：一文搞懂GPT（Generative Pre-trained Transformer）
2401_84033492的博客
04-02 5577
GPT策略：直接微调模型。在模型的输出层添加一个线性层，将GPT的输出转换为对应类别的概率分布。
GPT学习路线分享
12-29 1050
GPT学习路线分享
【NLP之transformer | Datawhale-9月】Task04：学习GPT
alicedog的博客
09-19 256
1 什么是语言模型 1.1 自编码（auto-encoder）语言模型 自编码语言模型的优缺点： 优点：自然地融入双向语言模型，同时看到被预测单词的上文和下文 缺点：训练和预测不一致。训练的时候输入引入了[Mask]标记，但是在预测阶段往往没有这个[Mask]标记，导致预训练阶段和Fine-tuning阶段不一致。 自回归（auto-regressive）语言模型：语言模型根据输入句子的一部分文本来预测下一个词。日常生活中最常见的语言模型就是输入法提示，它可以根据你输入的内容，提示下一个单词。 1.2
GPT学习笔记-聚类（clustering）
woohooli的专栏
05-19 1331
聚类是一种非常有用的无监督学习技术，它的主要目的是发现数据的内在结构和模式。在许多实际应用中，我们可能没有明确的目标变量或预测目标，但我们仍希望了解数据的组织方式，或者找出数据中的特定模式或组。这就是聚类的价值所在。尽管聚类是无监督的（即我们不需要任何标签或目标变量来引导学习过程），但这并不意味着聚类是无目的的。：聚类可以帮助我们理解数据的结构和模式，例如，哪些数据点是相似的，哪些数据点是不同的，数据中是否存在特定的群体或者异常值等。：聚类的结果可以作为其他机器学习任务的输入。
【Datawhale开源学习笔记】GPT 从入门到应用
sinat_34365157的博客
06-05 1144
总结起来，GPT 是一项令人兴奋的技术，它为自然语言处理领域带来了革命性的进展。我们在这篇文章中简单探讨了 GPT 的基本概率、版本以及它在教育的应用。从初次接触 GPT 到了解如何应用它，我们一同揭开了这个神奇模型的面纱。GPT 的强大之处在于它通过海量的训练数据和先进的深度学习技术，使得机器能够理解和生成人类语言。不论是生成文章、回答问题、自动摘要还是对话系统，GPT 都表现出了惊人的能力，并在学术界和实际应用中广泛受到认可。然而，我们也要意识到，GPT 作为一种语言模型，仍然存在一些挑战和限制。
ChatGPT探索系列之二：学习GPT模型系列的发展历程和原理
分享人工智能学习心得与实践经验，探讨应用场景，见证变革与进步
04-01 7169
ChatGPT发展到目前，其实网上已经有大量资料了，博主做个收口，会出一个ChatGPT探索系列的文章，帮助大家深入了解ChatGPT的。理解ChatGPT的背景和应用领域；学习GPT模型系列的发展历程和原理；探究ChatGPT的训练、优化和应用方法；分析ChatGPT在各领域的实际案例；讨论人工智能伦理问题及ChatGPT的责任；思考ChatGPT的未来发展趋势和挑战。本次ChatGPT探索系列之一的主题是GPT模型系列的发展历程和原理。
gpt model 强化学习
07-28
强化学习在GPT模型中的应用是通过InstructGPT来实现的。InstructGPT使用了强化学习的方法来微调预训练的语言模型。具体来说，InstructGPT首先进行了预训练，得到了一个基础的语言模型。然后，通过聚合问答数据并训练一个奖励模型，来指导语言模型生成更符合人类意图的回答。最后，使用强化学习的方式对语言模型进行微调，以进一步提高其输出的质量和准确性。通过这种方式，InstructGPT能够更好地按照用户的指令来生成回答，从而提高了模型的效果和可用性。\[1\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [大力出奇迹——GPT系列论文学习（GPT,GPT2,GPT3,InstructGPT）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_42714262/article/details/130206146)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [ChatGPT背后的技术：人类反馈强化学习RLHF](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42111770/article/details/130458041)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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