发表服务
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。
4.OpenAIGPT算法原理解析5.BERT算法原理解析6.从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质7.Transformer-XL原理介绍1.前言本文对2018年OpenAi提出的论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》做一个解析。一个对
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...
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。
本次解读论文：BottleSum:UnsupervisedandSelf-supervisedSentenceSummarizationusingtheInformationBottleneckPrinciple最近，看到了一些尝试用不同于深度学习模型的思想和方法去做文本摘要。在ACL201…
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。
4.OpenAIGPT算法原理解析5.BERT算法原理解析6.从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质7.Transformer-XL原理介绍1.前言本文对2018年OpenAi提出的论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》做一个解析。一个对
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...
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。
本次解读论文：BottleSum:UnsupervisedandSelf-supervisedSentenceSummarizationusingtheInformationBottleneckPrinciple最近，看到了一些尝试用不同于深度学习模型的思想和方法去做文本摘要。在ACL201…
发表服务