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模型过于巨大 GPT3是T5参数量的10倍#xff01; 训练GPT3的代价是$12百万美元
Zero-shot Ability GPT3的思想是不是能拿掉Fine-tune 只需要给定few-shot或者zero-shot就能干相应的任务了。
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GPT3
模型过于巨大 GPT3是T5参数量的10倍 训练GPT3的代价是$12百万美元
Zero-shot Ability GPT3的思想是不是能拿掉Fine-tune 只需要给定few-shot或者zero-shot就能干相应的任务了。
few-shot learningno gradient descent 给一点点的promptone-shot learning 给一个promptzero-shot leaning什么都不给
few-shot 是没有微调模型的没有梯度下降这些文字是让模型知道做什么。
将这种能力叫做”In-context Learning“ GPT3在42个任务上的表现随着模型参数越来越大模型性能越来越好。
相关能力
Closed Book QA 闭卷直接问比如说喜马拉雅山的高度是多少few-shot learning 超过了fine-tuned sota。 随着few-shot给的数量越多性能越来越好。 GPT3也可以做生成相关的任务比如生成文章。产生的新闻可以骗过人类。 gpt3能做数学相关的任务使用模型的参数越大正确率也越高两位数的加法和两位数的减法上表现非常好三位数的减法也不错加法效果要差一点更困难的就效果比较差了。 在zero-shot和one-shot效果不行在few-shot上效果要好一点在ANLI的任务上效果不好即给定两个矛盾的句子判断两个句子是否矛盾。 训练数据是从网上爬取的数据但是无法避免爬取的内容中是否含有任务的数据相当于拿问题的数据进行训练再来回答任务的数据。
clean datagpt3没有看过这些数据dirty datagpt3有看过这些数据
Turing Advice Challenge gpt3给建议。 与人类的建议做一些比较效果还一般。 GPT产生图像一行一行的产生图像。
