三、GPT-2

自从 Bert 炸街后,跟风效仿的改进模型也就越来越多了,比如 albert、roberta、ERNIE,BART、XLNET、T5 等等五花八门。

 

最初的时候,预训练任务仅仅是一个完形填空任务就可以让语言模型有了极大进步,那么,很多人就想,给 LLM 模型出其它的语言题型,应该也会对模型训练有极大的帮助。

 

想要出语言题型不是很简单么,什么句子打乱顺序再排序、选择题、判断题、改错题、把预测单字改成预测实体词汇等等,纷纷都可以制定数据集添加在模型的预训练里。很多模型也都是这么干的。

 

既然出题也可以,把各种NLP任务的数据集添加到预训练阶段当然也可以。那就把机器翻译、文本摘要、领域问答统统往预训练里加。

 

这个过程也和人脑很像,人脑是非常稳定和泛化的,既可以读诗歌,也可以学数学,还可以学外语,看新闻,听音乐等等,简而言之,就是一脑多用。

 

我们一般的 NLP 任务,文本分类模型就只能分类,分词模型就只能分词,机器翻译也就只能完成翻译这一件事,非常不灵活。

GPT-2 主要就是在 GPT 的基础上,又添加了多个任务,扩增了数据集和模型参数,又训练了一番。

既然多个任务都在同一个模型上进行学习,还存在一个问题,这一个模型能承载的并不仅仅是任务本身,“汪小菲的妈是张兰”,这条文字包含的信息量是通用的,它既可以用于翻译,也可以用于分类,判断错误等等。也就是说,信息是脱离具体
NLP 任务存在的,举一反三,能够利用这条信息,在每一个 NLP 任务上都表现好,这个是 元学习(meta-learning)。本质上就是语言模型的一脑多用。

 

四、GPT-3

大模型中的大模型

首先, GPT-3 的模型所采用的数据量之大,高达上万亿,模型参数量也十分巨大,上千亿,学习之复杂,计算之繁复,不说了。

 

GPT-3 里的大模型计算量是 Bert-base 的上千倍。统统这些都是在燃烧的金钱,真就是 all you need is
money。如此巨大的模型造就了 GPT-3 在许多十分困难的 NLP
任务,诸如撰写人类难以判别的文章,甚至编写SQL查询语句,React或者JavaScript代码上优异的表现。

 

之前提到过,GPT-n 系列模型都是采用 decoder 进行训练的,它更加适合文本生成的形式。也就是,模型完全黑盒

 今日学习寄语:

1、要么做第一个,要么做最好的一个。
2、信念和目标,必须永远洋溢在程序员内心。3、最累的时候,家人是你最好的归宿。
4、C程序员永远不会灭亡。他们只是cast成了void。
5、真正的程序员认为自己比用户更明白用户需要什么。
6、退一步海阔天空,这是一种应有的心境。
7、过去的代码都是未经测试的代码。
8、优秀的判断力来自经验,但经验来自于错误的判断。
9、测试是来表明bug的存在而不是不存在。
10、我们这个世界的一个问题是,蠢人信誓旦旦,智人满腹狐疑。
11、一个好汉三个帮,程序员同样如此。
12、看再多的书是学不全脚本的,要多实践。13、无私奉献不是天方夜谭,有时候,我们也可以做到。
14、世界上只有两句真理:1、人一定会死。2、程序一定有Bug。
15、UNIX很简单。但需要有一定天赋的人才能理解这种简单。
16、程序中蕴含着很多的道理,唯有大彻大悟者方能体会其中的奥妙。
17、编程中我们会遇到多少挫折?表放弃,沙漠尽头必是绿洲。
18、做技术一定要一颗恒心,这样才不会半途而废。
19、不要被对象、属性、方法等词汇所迷惑;最根本的是先了解最基础知识。
20、请把书上的例子亲手到电脑上实践,即使配套光盘中有源文件。

 

 

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