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该论文长达72页（GoogleT5是53页），第10页之后都是长长的实验结果与分析。显然，GPT-3的模型参数、训练数据和工作量都是惊人的，论文署名多达31个作者，所有实验做下来肯定也耗费了不少时间。虽然一直都存在对于大模型的质疑声音，但我们...
此外最近一篇关于损失函数对比的论文发现，准确率自2006年其实就没有提高。同样的，如果从模型架构，损失函数，优化策略来看GPT3，难免会感到失望，因为几乎没有太多变化。况且在GTP2这么高调的情况下，对GPT3期望也不免过高。
为解读这个1750亿个参数的怪兽开了个好头。为了理解这些参数是如何分布和使用的，我们需要打开模型看看里面的情况。GPT3的宽度是2048个token。这是它的"上下文窗口"。这意味着它沿着这2048条轨道…
为解读这个1750亿个参数的怪兽开了个好头。为了理解这些参数是如何分布和使用的，我们需要打开模型看看里面的情况。GPT3的宽度是2048个token。
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。
该论文长达72页（GoogleT5是53页），第10页之后都是长长的实验结果与分析。显然，GPT-3的模型参数、训练数据和工作量都是惊人的，论文署名多达31个作者，所有实验做下来肯定也耗费了不少时间。虽然一直都存在对于大模型的质疑声音，但我们...
此外最近一篇关于损失函数对比的论文发现，准确率自2006年其实就没有提高。同样的，如果从模型架构，损失函数，优化策略来看GPT3，难免会感到失望，因为几乎没有太多变化。况且在GTP2这么高调的情况下，对GPT3期望也不免过高。
为解读这个1750亿个参数的怪兽开了个好头。为了理解这些参数是如何分布和使用的，我们需要打开模型看看里面的情况。GPT3的宽度是2048个token。这是它的"上下文窗口"。这意味着它沿着这2048条轨道…
为解读这个1750亿个参数的怪兽开了个好头。为了理解这些参数是如何分布和使用的，我们需要打开模型看看里面的情况。GPT3的宽度是2048个token。
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。
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