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LM详解GPT3，GPT2,GPT1论文译读最新发布apache的专栏03-12454LM详解GPT系一作解读NLPCC最佳学生论文：1200万中文对话数据和预训练模型CDial-GPTzenRRan的博客…
GPT在自然语言推理、分类、问答、对比相似度的多种测评中均超越了之前的模型（具体的测试以及对比效果详见论文）。且从小数据集如STS-B（约5.7k训练数据实例）到大数据集（550k训练数…
BERT详解.BERT全称为BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformer，是Google以无监督的方式利用大量无标注文本「炼成」的语言模型，其架构为Transformer中的Encoder（BERT=EncoderofTransformer）.我在Transformer详解中已经详细的解释了所有Transformer的相关概念，这里...
OpenAIGPT和GPT2模型详解.OpenAIGPT是在GoogleBERT算法之前提出的，与BERT最大的区别在于，GPT采用了传统的语言模型进行训练，即使用单词的上文预测单词，而BERT是同时使用上文和下文预测单词。.因此，GPT更擅长处理自然语言生成任务(NLG)，而BERT更擅长...
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GPT2.0论文其实更强调训练数据的通用性强这点。当然，除了量大通用性强外，数据质量也很重要，高质量的数据必然包含更好的语言及人类知识，所以GPT2.0还做了数据质量筛选，过滤出高质量…
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