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哈佛一个博士用一万篇Nature论文训练GPT-2模型来自动生成摘要，还发布了一个小游戏Engima，允许用户判断两个摘要哪个是生成的，有网友觉得一眼假，还有网友认为生物领域根本看不懂！.哈佛一个小哥用GPT-2模型训练了一万篇Nature论文来写论文的摘要。.根据...
哈佛一个博士用一万篇Nature论文训练GPT-2模型来自动生成摘要，还发布了一个小游戏Engima，允许用户判断两个摘要哪个是生成的，有网友觉得一眼假，还有网友认为生物领域根本看不懂！哈佛一个小哥用GPT-2模型训练了一万篇Nature论文来写论文的摘要。
最小的模型堆叠了12层与GPT正常模型大小一样，中号24层与BERT大模型等大，大号36层，特大号堆叠了48层仍能继续fit，特大号的模型被称为GPT-2，它有1600维隐藏层，参数规模达1.5G，还支持比之前更长的序列，和更长的batch_size。
本质上，GPT2.0选择了这么一条路来强化Bert或者是强化GPT1.0的第一个预训练阶段：就是说首先把Transformer模型参数扩容，常规的TransformerBig包含24个叠加的Block，就是说这个楼层有24层高，GPT2.0大干快上，加班加点，把楼层连夜盖到了48层
最近崭露头角的GPT2.0模型解析.简述如下：GPT1.0采取预训练+FineTuning两个阶段，它采取Transformer作为特征抽取器。.预训练阶段采用“单向语言模型”作为训练任务，把语言知识编码到Transformer里。.第二阶段，在第一阶段训练好的模型基础上，通过Finetuning来做...
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最小的模型堆叠了12层与GPT正常模型大小一样，中号24层与BERT大模型等大，大号36层，特大号堆叠了48层仍能继续fit，特大号的模型被称为GPT-2，它有1600维隐藏层，参数规模达1.5G，还支持比之前更长的序列，和更长的batch_size。
本质上，GPT2.0选择了这么一条路来强化Bert或者是强化GPT1.0的第一个预训练阶段：就是说首先把Transformer模型参数扩容，常规的TransformerBig包含24个叠加的Block，就是说这个楼层有24层高，GPT2.0大干快上，加班加点，把楼层连夜盖到了48层
最近崭露头角的GPT2.0模型解析.简述如下：GPT1.0采取预训练+FineTuning两个阶段，它采取Transformer作为特征抽取器。.预训练阶段采用“单向语言模型”作为训练任务，把语言知识编码到Transformer里。.第二阶段，在第一阶段训练好的模型基础上，通过Finetuning来做...
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