GPT-3 第6页

【论文阅读笔记】GLM-130B: AN OPEN BILINGUAL PRE-TRAINEDMODEL

这是一个至少与GPT-3(达芬奇)一样好的100b规模模型的开源尝试，并揭示了如何成功地对这种规模的模型进行预训练。在这一过程中，我们面临着许多意想不到的技术和工程挑战，特别是在损失峰值和分歧方面。

技术宅学长·2023-11-02 07:10

从语言模型到ChatGPT，大模型训练全攻略

毕竟，GPT-3在2020年就已经推出了，拥有175B的参数规模，但除了最初的热度之外，它并没有引起社会太多的关注。那么，究竟是什么让ChatGPT能够生成相对客观且富有信息量的回答呢？

夕小瑶·2023-11-01 07:17

LLM - 训练与推理过程中的 GPU 算力评估

[FloatingpointOpearationPerSecond]◆TFLOPs[TeraFloatingpointOpearationPerSecond]三.训练阶段的GPU消耗◆影响训练的因素◆GPT

BIT_666·2023-11-01 00:44

【网安AIGC专题11.1】（顶刊中OpenAI的api调用）CodeX用于命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）：提示工程设计+控制变量对比实验（格式一致性、模型忠实度、细粒度性能）

LargeCodeGenerationModelsareBetterFew-ShotInformationExtractors写在最前面汇报研究背景命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）相关工作作者动机研究方案实例研究方案方案预览实验数据集和基线模型评价指标实验方案对比1、（表3）LLMs(GPT

是Yu欸·2023-10-31 20:35

十分钟学会开发自己的Python AI应用【OpenAI API篇】

通过今天学习OpenAIAPI，你将能够访问OpenAI的强大模型，例如用于自然语言的GPT-3、用于将自然语言翻译为代码的Codex以及用于创建和编辑原始图像的DALL-E。

bagell·2023-10-31 11:54

详解MegatronLM流水线模型并行训练(Pipeline Parallel)

背景介绍MegatronLM的第二篇论文【EfficientLarge-ScaleLanguageModelTrainingonGPUClustersUsingMegatron-LM】是2021年出的，同时GPT

MLTalks·2023-10-29 08:12

IT行业哪个方向比较好就业？

2020年：OpenAI发布了GPT-3模型，引发对大规模预

木法星人·2023-10-29 07:52

使用GPT-4模型打造智能代码助手：轻松提升开发效率与代码质量

GTP4与GPT3的参数规模对比GPT4与GPT3优化对比GPT4与GPT3的区别GPT-4和GPT-3都是由OpenAI开发的大型语言模型，基于Transformer架构。

violets007·2023-10-28 23:21

InstructionGPT

基本原理在做下游的任务时，我们发现GPT-3有很强大的能力，但是只要人类说的话不属于GPT-3的范式，他几乎无法理解。

-柚子皮-·2023-10-27 21:26

深度学习：GPT1、GPT2、GPT-3

深度学习：GPT1、GPT2、GPT3的原理与模型代码解读GPT-1IntroductionFramework自监督学习微调ExperimentGPT-2IntroductionApproachConclusionGPT-3GPT-1IntroductionGPT-1（GenerativePre-trainingTransformer-1）是由OpenAI于2018年发布的第一个基于Transfo

HanZee·2023-10-27 08:19

基于提示的少样本语言学习的对比学习方法10.25

基于提示的少样本语言学习的对比学习方法摘要引言相关工作&背景方法实验15个任务的主要结果SupConvs.otherlossesEnsemblevs.本模型改进与任务难度的关系对比实验摘要GPT-3在使用自然语言提示和上下文学习方面展示出的令人印象深刻的性能

露葵025·2023-10-27 01:30

GPT-1、GPT-2和GPT-3模型详解及其进化之路

GPT-1模型原理与结构OpenAIgpt模型基于Transformer的语言模型，其利用Transformer的decoder结构来进行单向语言模型的训练。GPT的核心思想是先通过无标签的文本去训练生成语言模型，再根据具体的NLP任务（如文本蕴涵、QA、文本分类等），来通过有标签的数据对模型进行fine-tuning。文中所用的网络结构如下：gpt和bert的异同基于transformer的编码

-柚子皮-·2023-10-26 12:16

论文解读：Black-Box Tuning for Language-Model-as-a-Service

核心要点：诸如GPT-3等大预训练语言模型（PLM）以服务的形式发布。允许用户设计特定于任务的提示(TaskspecifiedPrompt)，并通过黑盒API查询PLM。

RittoQin·2023-10-26 07:41

Self-Supervised Learning（2021补）

引子BERT：340M的参数GPT-3：175BSwitchTr

oldmao_2000·2023-10-24 14:32

AI的Prompt是什么

例如，如果你向GPT-3

AI创世纪·2023-10-24 14:31

关于NLP相关技术全部在这里：预训练模型、图神经网络、模型压缩、知识图谱、信息抽取、序列模型、深度学习、语法分析、文本处理...

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。

Amusi（CVer）·2023-10-23 13:15

【论文解读】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

一.介绍1.1前置知识1.1.1in-contextlearningAtthelimit,GPT-3(Brownetal,2020)canbedeployedusingin-contextlearning

weixin_50862344·2023-10-21 18:51

Segment Anything又一强大应用！

大家好，我是阿潘，今年太多炸裂的成果涌现，今天和大家分享号称CV的GPT-3时刻的SAM（SegmentAnythingModel）的一个相关研究成果。

flyfor2013·2023-10-21 05:58

GPT-4是一个好的数据分析师吗?

静静AI学堂·2023-10-19 21:29

AI大模型高速发展，Web3还远吗？

AI大模型，特别是像GPT-3、GPT-4等这样的巨型语言模型，已经成为AI领域的明星，而Web3则代表了下一代互联网的愿景，具有去中心化和用户掌控的特点。

--笑一笑--·2023-10-19 13:37

gpt mbr ext3_gpt 3，一开始是单词1 2

gptmbrext330秒摘要(30-SecondSummary)GPT-3,borninmay,createsfearandexcitementincommunityofdevelopersanddigitalworkers.Manyareexpressingtheirastonishmentandafirstwaveofpoweredapplicationsareemerginglikepro

weixin_26714173·2023-10-18 06:00

深入浅出：了解ChatGPT及其与GPT-3和GPT-4的区别

今天我们将详细介绍一下ChatGPT，以及它与GPT-3和GPT-4之间的区别。为了让您更好地理解这些概念，我们会用通俗易懂的语言进行解释。一、什么是ChatGPT？

AI-LosAngeles·2023-10-17 07:46

python openai playground使用教程

应用构建自己的playground应用playgroundpython使用playground介绍OpenAIPlayground是一个基于Web的工具，旨在帮助开发人员测试和尝试OpenAI的语言模型，如GPT

Cachel wood·2023-10-17 05:37

未来展望：大型语言模型与 SQL 数据库集成的前景与挑战

一、前言随着GPT-3、PaLM和Anthropic的Claude等大型语言模型(LLM)的出现引发了自然语言在人工智能领域的一场革命。这些模型可以理解复杂的语言、推理概念并生成连贯的文本。

技术狂潮AI·2023-10-16 06:44

OpenAI科学家谈GPT-4的潜力与挑战

GPT-3和GPT-4之间的能力仍然存在显着差距，并且尝试弥合与当前模型的差距可能是无效的。

AI 研习所·2023-10-13 13:02

吴恩达《微调大型语言模型》笔记

例如，将GPT-3这种通用模型转换为诸如ChatGPT这样的专门用于聊天的模型。或者将GPT-4转换为诸如GitHubCoplot这样的专门用于写代码的模型。这里的微调特指生成式任务上的微调。

小小白2333·2023-10-10 01:24

GPT系列论文解读：GPT-3

GPT系列GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一系列基于Transformer架构的预训练语言模型，由OpenAI开发。以下是GPT系列的主要模型：GPT：GPT-1是于2018年发布的第一个版本，它使用了12个Transformer编码器层和1.5亿个参数。GPT-1的训练数据包括了互联网上的大量文本。GPT-2：GPT-2于2019年发布，是GPT系列的

青云遮夜雨·2023-10-09 14:57

第一批AIGC独角兽开始裁员了

早在ChatGPT爆火之前，AIGC也还不是大家耳熟能详的概念时，这家公司就已经背靠GPT-3，在18个月从白手起家到估值15亿美元。公告中称：他们裁掉的

自动驾驶之心·2023-10-09 03:46

ChatGPT 背后包含了哪些技术？

ChatGPT是由OpenAI开发的一款基于GPT-3（GenerativePre-trainedTransformer3）的人工智能语言模型。这个模型是使用多种编程语言和技术组合编写的。

ChatGPT研究院·2023-10-08 20:54

《2023 ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities》阅读笔记

1Introduction自然语言处理(NLP)的快速发展导致了大型语言模型(LLMs)的发展，如BERT[2]、GPT-3[3]和Codex[4]，这些模型正在对广泛的应用程序进行革命。

初篱·2023-10-08 15:37

DLRover 在 K8s 上千卡级大模型训练稳定性保障的技术实践

比如OpenAI在1024个NVIDIAA100GPU上训练GPT-3大约需要34天。训练节点越多，耗时越长

SOFAStack·2023-10-06 17:00

玩转ChatGPT：DALL·E 3生成图像

DALL·E3是OpenAI推出的一种生成图像的模型，它基于GPT-3架构进行训练，但是它的主要目的是将文本描述转化为图像。

Jet4505·2023-10-06 10:22

大模型RLHF算法更新换代，DeepMind提出自训练离线强化学习框架ReST

这些技术造就了像GPT-3、PaLM等基座生成模型，在这些基座模型之上，研究人员通过引入人类反馈的强化学习算法（RLHF）开发出了例如ChatGPT这些与人类偏好保持一致的可聊天模型

TechBeat人工智能社区·2023-10-04 13:48

Chatgpt-3数据集处理代码和训练代码使用的主要编程语言和框架

GPT-3的数据集处理和训练代码主要使用Python编程语言。具体来说，OpenAI使用Python代码和PyTorch框架来构建了GPT-3的训练模型。

roxxo·2023-10-04 06:12

大规模语言模型的模型结构--解码器结构（PaLM，BLOOM，InstructGPT系列）

在BERT发布之前的GPT-1就是decoder-only的语言模型，但在GPT-3发布并展示其惊人表现后，decoder-only的语言模型数量呈现井喷式地增长，直到现在依旧是占比最大的模型类型。

hanscalZheng·2023-10-01 11:56

大规模语言模型的模型结构---编码器-解码器结构（GLM,UL2系列）

2020年OpenAI发布了由包含1750亿参数的神经网络构成的生成式大规模预训练语言模型GPT-3(Gener-ativePre-trainedTransformer3)。

hanscalZheng·2023-10-01 11:26

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

我让GPT-3和Llama学会一个简单的知识：A就是B，然后反过来问B是什么，结果发现AI回答的正确率竟然是零。这是什么道理？

库库的里昂·2023-09-25 20:01

GPT研究

1.分词2.embedding在大型语言模型（如GPT-3）中，“embedding”（嵌入）通常指的是词嵌入（WordEmbeddings）或位置嵌入（PositionEmbeddings）。

. . . . .·2023-09-25 00:27

GPT-3/ChatGPT 复现的经验教训

为什么所有公开的对GPT-3的复现都失败了？我们应该在哪些任务上使用GPT-3.5或ChatGPT？对于那些想要复现一个属于自己的GPT-3或ChatGPT的人而言，第一个问题是关键的。

YONG823_API·2023-09-23 04:38

《预训练周刊》第4期：智源「悟道1.0」发布、GPT-3对新一代APP的赋能路径

No.04智源社区预训练组预训练研究观点资源活动关于周刊超大规模预训练模型是当前人工智能领域研究的热点，为了帮助研究与工程人员了解这一领域的进展和资讯，智源社区整理了第4期《预训练周刊》，从论文推荐、研究动态、热点讨论等几个维度推荐近期发生在预训练模型领域值得关注的信息。本期周刊，我们选择了5篇预训练相关的论文，涉及语音转文本、长文档和质效权衡、自监督预训练以及生物医学领域的探索。此外，在研究动态

智源社区·2023-09-22 16:14

Learn Prompt-GPT-4:综述

--OpenAIGPT-4，顾名思义是GPT-3和GPT-3.5的下一代模型。相比前面的模型，GPT-4多出了多模态的能力，简单来说，GPT-4除了具备理解输入的文本和生成文本

xiaoshun007～·2023-09-22 15:08

微调GPT-3.5 Turbo是空中楼阁吗？

想象一下庞大的GPT-3

·2023-09-22 15:43

[论文笔记]Prompt Tuning

总体介绍最近的研究表明，提示设计(promptdesign)在通过文本提示调节冻结的GPT-3模型行为方面表现出惊人的有效性。提示通常由一些任务描述

愤怒的可乐·2023-09-22 09:47

ChatGPT追祖寻宗：GPT-3技术报告要点解读

追祖寻宗：GPT-1论文要点解读_五点钟科技的博客-CSDN博客ChatGPT追祖寻宗：GPT-2论文要点解读_五点钟科技的博客-CSDN博客本文的标题之所以取名技术报告而不是论文，是因为长达63页的GPT

五点钟科技·2023-09-22 01:14

Transformer之傲慢与偏见：主流大语言模型的技术细节揭秘

以下是这些模型的技术原理细节：GPT系列（如GPT-3）Transformer架构：GPT使用Tran

Walter Sun·2023-09-21 12:00

LoRA模型是什么？

具有数十亿参数的强大模型，如GPT-3，要对其进行微调以适应特定任务或领域的成本非常高。LoRA提议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练层（称为秩分解矩阵）。

黑风风·2023-09-21 05:02

ChatGPT技术原理

Task03ChatGPT技术原理目录阶段一：有监督微调Supervisedfine-tuning(SFT)阶段二：训练回报模型（RewardModel,RM）阶段三：使用强化学习微调SFT模型ChatGPT是由GPT

Runjavago·2023-09-21 05:19

GPT家族

Runjavago·2023-09-21 05:45

GPT，GPT-2，GPT-3，InstructGPT的进化之路

从2018年的初代GPT开始，到GPT-2、GPT-3、

TFATS·2023-09-21 00:22

AIGC入门 - LLM 信息概览

OpenPre-trainedTransformerLanguageModels，即“开放的预训练Transformer语言模型”，是MetaAI团队在2022年5月发布了开源大模型OPT-175B，媲美GPT

TFATS·2023-09-20 09:30

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