十有久诚
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GPT系列概述

OPENAI做的东西

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Openai老窝在爱荷华州，微软投资的数据中心

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万物皆可GPT下咱们要失业了？

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但是世界不仅仅是GPT

GPT其实也只是冰山一角，2022年每4天就有一个大型模型问世

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GPT历史时刻

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GPT-1

带回到2018年的NLP

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所有下游任务都需要微调（再训练）

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GPT-2

以不变应万变，需要注意的GPT-2中提示是不在训练中的

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Temperature

温度的选择还是要根据实际情况来

温度越低，就希望以准确性为第一要务；

温度越高，就注重多样性选择，但准确性就降低了(对应GPT来说就有可能胡说八道了)

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Top k与Top p

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GPT-3

关键：让模型理解暗示的是什么东西

咱们面向百度编程，它面向人类编程

就是说GPT-3训练的数据包罗万象，上通天文下知地理

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3种核心的下游任务方式

其实就是输入例子有几个，打个样

zero-shot

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GPT系列概述_第13张图片

上面的回答我们是没有事先给出参考答案的。

one-shot

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GPT系列概述_第15张图片

GPT回答是：打老板

few-shot

会给出多个例子

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例1：

GPT系列概述_第17张图片

结果：

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例2：

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3种方式的对比

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这三种方式都没有更新模型，相对来说肯定few的效果好一些；

但由于few-shot中模型是没有记住例子的能力的，所以每次提问的时候都需要给出这几个例子，但是问题就是API更贵了，输入序列长度更长了

网络结构

网络结构没啥特别的，就是transformer，但是3.2M的batch有点辣眼睛

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CODEX

OpenAI Codex

GPT有点像多领域都涉及，但都不是涉及得很深；而现在很多模型都聚焦于自己擅长的领域，比如说CODEX，用于代码生成。

这其实在告诉我们一件事，GPT可以个性化设置。

Evaluating Large Language Models Trained on Code

用GPT-3模型重新训练（注意不是微调，而是输入数据换成github上爬的数据，都是代码的数据）

我总说面向GITHUB编程，GPT-3这回真把这个事干了

GPT系列概述_第22张图片

训练数据就是GITHUB，相当于把文档注释和代码结合到一起

输入注释或者文档，来预测代码如何实现，即要面向github编程了

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