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GPT这篇论文，我还是在GPT-2出来了之后，被它能续写梦这一事件而震惊，所以才统一看了一下这两篇论文。这俩都是OpenAI出的，也是用pretrain+fintune的套路进行处理。
GPT-2希望通过海量数据和庞大的模型参数训练出一个类似百科全书的模型，无需标注数据也能解决具体问题。.GPT-2希望在完全不理解词的情况下建模，以便让模型可以处理任何编码的语言。.GPT-2主要针对zero-shot问题。.它在解决多种无监督问题时有很大提升...
正如GPT-3论文中提到，这个模型仍然偶尔会展现出偏见。而API也同样可能因此对人们造成暂时不可预见的伤害，不过OpenAI正在作出努力应对潜在的问题，包括编写API使用守则，和用户深入交流以了解听他们使用API的方式，开发工具来避免有害偏见的产生，并且在模型层面避免偏见这件事…
论文整整72页，里面还有很多NLP任务数据集的实验结果，小伙伴们有兴趣的可以看下论文。小结下，GPT-3使用45TB的训练数据，拥有175B的参数量以巨大无比的姿态走进我们的视野。
GPT这篇论文，我还是在GPT-2出来了之后，被它能续写梦这一事件而震惊，所以才统一看了一下这两篇论文。这俩都是OpenAI出的，也是用pretrain+fintune的套路进行处理。
GPT-2希望通过海量数据和庞大的模型参数训练出一个类似百科全书的模型，无需标注数据也能解决具体问题。.GPT-2希望在完全不理解词的情况下建模，以便让模型可以处理任何编码的语言。.GPT-2主要针对zero-shot问题。.它在解决多种无监督问题时有很大提升...
正如GPT-3论文中提到，这个模型仍然偶尔会展现出偏见。而API也同样可能因此对人们造成暂时不可预见的伤害，不过OpenAI正在作出努力应对潜在的问题，包括编写API使用守则，和用户深入交流以了解听他们使用API的方式，开发工具来避免有害偏见的产生，并且在模型层面避免偏见这件事…
论文整整72页，里面还有很多NLP任务数据集的实验结果，小伙伴们有兴趣的可以看下论文。小结下，GPT-3使用45TB的训练数据，拥有175B的参数量以巨大无比的姿态走进我们的视野。
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