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一文看懂ChatGPT模型原理

消耗积分:2 | 格式:pdf | 大小:2.33 MB | 2023-02-10

王艳

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  这两天,ChatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。一度登上了知乎热搜,这对科技类话题是非常难的存在。不光是做人工智能、机器学习的人关注,而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型,真可谓空前盛世。

  我赶紧把 OpenAI 以往的 GPT-n系列论文又翻出来,重新学习一下,认真领会大规模预训练语言模型(Large Language Model)的强大之处。可能很多深度学习相关从业人员的感受和我一样,大家之前对 LLM 的感受依然是,预训练+finetune,处理下游任务,依然需要大量的标注数据和人工干预,怎么突然间,ChatGPT就智能到如此地步?

  接下来,我简要梳理一下 OpenAI 的 GPT大模型的发展历程。

  一、还得从 Bert 说起

  2018年,自然语言处理 NLP 领域也步入了 LLM 时代,谷歌出品的 Bert 模型横空出世,碾压了以往的所有模型,直接在各种NLP的建模任务中取得了最佳的成绩。 Bert做了什么,主要用以下例子做解释。

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