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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…
用GPT来做distantsupervisedRE（ACL-2019）.造轮子.在校大学生.4人赞同了该文章.Fine-tuningPre-TrainedTransformerLanguageModelstoDistantlySupervisedRelationExtraction.发表在ACL-2019上面。.后来发现这篇paper的作者，居然用差不多的思路在relationclassification上面也搞了…
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…
总述：本文调研近年来bert与knowledge的融合的工作，对于每一篇工作，大概的介绍他们融合knowledge的方式，并且进行自己的点评。文章列表：1.Align,MaskandSelect:ASimpleMethodforIncorporatingCommonsenseKnowledgeintoLanguage...
论文中训练得到的第一个模型就是Codex，即在不同参数量的GPT-3上做Code-Funing得到的模型，模型参数量有12M、25M、42M、85M、300M、679M，2.5B和12B。2.2Codex-S
相比之下，参数比GPT-3少了三个数量级的GPT-20.1B的语法错误反而更少，而GPT-Neo2.7B则几乎没有语法错误。虽然没有任何代码示例，但是GPT-Neo表现最好不知道什么原因，论文中并没有明确的GPT-Neo生成的代码。
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…
用GPT来做distantsupervisedRE（ACL-2019）.造轮子.在校大学生.4人赞同了该文章.Fine-tuningPre-TrainedTransformerLanguageModelstoDistantlySupervisedRelationExtraction.发表在ACL-2019上面。.后来发现这篇paper的作者，居然用差不多的思路在relationclassification上面也搞了…
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…
总述：本文调研近年来bert与knowledge的融合的工作，对于每一篇工作，大概的介绍他们融合knowledge的方式，并且进行自己的点评。文章列表：1.Align,MaskandSelect:ASimpleMethodforIncorporatingCommonsenseKnowledgeintoLanguage...
论文中训练得到的第一个模型就是Codex，即在不同参数量的GPT-3上做Code-Funing得到的模型，模型参数量有12M、25M、42M、85M、300M、679M，2.5B和12B。2.2Codex-S
相比之下，参数比GPT-3少了三个数量级的GPT-20.1B的语法错误反而更少，而GPT-Neo2.7B则几乎没有语法错误。虽然没有任何代码示例，但是GPT-Neo表现最好不知道什么原因，论文中并没有明确的GPT-Neo生成的代码。
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