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gpt2在线生成(gpt2在线生成网站)

来源:互联网时间:2023-04-09 12:18:58标签: gpt2在线生成 当前位置:花艺农业网 > chatgpt问答 > 手机阅读

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GPT和GPT2

GPT用的是transformer decoder

fine-tuning的输入:最后一个词的向量。

GPT采用单向transformer可以解决Bert无法解决的生成文本任务。

一个字一个字往出蹦的形式

通常我们会用特定的网络结构去给任务建模,构建通用NLP模型,对p(output | input, task)建模。output ,input, task三者都用向量表示。

把第二阶段替换由Finetuning有监督,换成了无监督做下游任务,因为它扔进去了好多任务数据,且有提示词。

问题1 :GPT2把第二阶段的Finetuning做有监督地下游NLP任务,换成了 无监督地做下游任务 。为什么这样做?一种看法认为,只是GPT作者想说明在第一阶段Transformer学到了很多通用的包含各个领域的知识。

问题2:为什么GPT 2.0仍然固执地用单向语言模型,而不是双向语言模型呢?

Bert的论文认为,Bert的有效性主要是因为使用了双向语言模型。

1.生成内容后续单词这种模式,单向语言模型更方便;

2、想证明通过增加数据量和模型结构,单向模型未必输双向模型。

问题3:GPT2训练好的语言模型,如何无监督适应下游任务,比如文本摘要,怎么知道是在做文本摘要任务呢?

首先,所有任务都采取相同的往出蹦字的输出模式。GPT2.0给出了一种新颖的生成式任务的做法,就是一个字一个字往出蹦,然后拼接出输出内容作为翻译结果或者摘要结果。GPT-2的输入也会加入提示词,比如输入格式是 文本+TL;DR:,GPT-2模型就会知道是做摘要工作了。

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gpt2自动识别问题

GPT-2不能自动识别问题。它只能根据输入的文本生成新的文本,而不能识别问题。

谁有那个网页

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