GPT1 模型训练

传说三哥 2023-05-09 13:11:24

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GPT1~GPT4 Openai 2018 Improving language understanding by generative pre-training - 这篇论文介绍了另一个流行的预训练模型，也就是被后人所熟知的 GPT-1。 2019 Language models are unsupervised multitask learners - 这篇论文引入了 GPT-2。 2020 Language Models are Few-Shot Learners - 这篇论文引入了 GPT-3。 2022 Training lanquage models to follow instructions with human feedback - 这篇论文提出了一种 RLHF 的方式 2023 GPT-4 technical report 2022 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

GPT1，出自于OpenAI的论文，是最早的将transformer以多层堆叠的方式构成语言模型的模型，其出现时间早于BERT，但二者有一个最大的区别在于BERT只用的是transformer的encoder层，而GPT1只用了transformer的decoder层。除此以外二者在目标函数等地方也有各自的方法，感兴趣的可以自行阅读对比，这里不再展开。我们通过单一任务不可知（task-agnostic）模型实现了一个强大的自然语言理解框架，主要包括生成性预训练和区分性微调两部分。

废话不多说，先把三篇论文链接放出来：GPT1:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training、GPT2:Language Models are Unsupervised Multitask Learners、GPT3:Language Models are Few-Shot Learners。李沐老师也在B站上放了介绍GPT模型的视频：GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【论文精读】.首先我们理一下Transformer出现后一些语

GPT1: 提出了大规模数据上无监督预训练然后在目标任务上有监督finetune的范式。

GPT发展及重要点的提取：GPT1提出使用Transformer解码器进行无监督预训练，开启大模型训练潮流；GPT2提出新的思考点：zero-shot，直接使用预训练模型进行有监督任务；GPT3继续提高网络的参数量，达到恐怖的1700亿，大力出奇迹，获得了非常好的效果，后来人也在GPT3的基础上玩儿出了花！...

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