江汉似年
江汉似年

GPT系列总结

1.GPT1 

无监督预训练+有监督的子任务finetuning

https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf

1.1 Unsupervised pre-training

GPT系列总结_第1张图片

（1）通过一个窗口的输入得到下一个token在目标token上的一个概率分布，方法是基于一个transformer decoder，其中窗口大小是k。

（2）针对一个预料库，不断滑动窗口k，每次最大化下一个token的概率作为loss，相加得到总的loss

1.2 Supervised fine-tuning

GPT系列总结_第2张图片

（1）将transformer的输出经过一个线性层后，经softmax后得到对目标token的预测结果，最大化预测结果与真值作为loss

（2）同时增加预训练loss作为辅助loss，有助于模型泛化、提升训练速度

GPT系列总结_第3张图片

2.GPT2

GPT2

https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

4.InstuctGPT

GPT系列总结_第4张图片

 

 

 

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