网络彩票网站建设多少钱,手机的网站建设目标,合肥专业网站优化,淘宝数据查询GPT1–finetune
12层单向transformer预训练精调被bert比下去了
GPT2-元学习
输入#xff1a;加上任务描述 “英翻法#xff1a;This is life” 输出#xff1a; “C’est la vie” 参数15亿在NLU:比不上bert也比不过其他大参数模型#xff1a;如Turing-NLG
GPT3-Langua…GPT1–finetune
12层单向transformer预训练精调被bert比下去了
GPT2-元学习
输入加上任务描述 “英翻法This is life” 输出 “C’est la vie” 参数15亿在NLU:比不上bert也比不过其他大参数模型如Turing-NLG
GPT3-Language Models are Few-Shot Learners
paper链接https://arxiv.org/abs/2005.14165 github链接https://github.com/openai/gpt-3
无需finetune finetune缺点 过分依赖领域数据数据少会过拟合非常容易…… 目标用更少的领域数据、且不经过精调步骤去解决问题。参数量仍是单向在预测新的token时会对之前的examples进行编码。GPT-3在Few-shot设定下在部分NLU任务上超越了当前Fine-tuning的SOTA。 参考
paper链接https://arxiv.org/abs/2005.14165 GPT-3诞生Finetune也不再必要了NLP领域又一核弹
