作者：禅与计算机程序设计艺术
近年来，谷歌公司推出了基于Transformer的预训练模型GPT-3，号称“AI之父”、“语言模型之神”，其通过巨大的文本数据集并采用强大的计算资源进行训练，已在各种自然语言任务中显示出令人惊叹的能力。随着这个模型的出现，越来越多的人开始关注它在NLP领域的应用。那么，GPT-3到底是怎样通过巨量的数据训练而成的？它又是如何解决自然语言理解和理解能力差的问题呢？本文将从以下几个方面对GPT-3及其模型进行深入分析：
- GPT-3的架构
- GPT-3中的核心模块——GPT-2
- GPT-3的自监督学习
- GPT-3的多任务学习
- GPT-3的训练策略
- 总结以及展望
2.基本概念术语说明
2.1 Transformer结构
什么是Transformer？它最早由Vaswani等人于2017年提出，它是一个通过self-attention机制实现序列到序列（sequence to sequence）转换的模型，能够同时编码整个输入序列的信息。Transformer结构被广泛运用在各种自然语言处理任务上，如机器翻译、文本摘要、文本生成、语言模型、图像captioning、文本分类、问答系统等。其主要特点如下：
- Self-Attention Mechanism: 使用自注意力机制来实现序列到序列转换。
- 并行计算：并行计算使得Transformer模型可以在GPU或TPU上快速运行。
- 层次化表示：通过堆叠多个相同层次的子层来构建深层次的表示。
- 位置编码：通过引
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131714890
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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