04|新时代模型性能大比拼,GPT-3到底胜在哪里?
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什么是预训练模型?
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本文深入探讨了新时代预训练模型性能的比较,着重关注了GPT-3的优势。作者首先介绍了预训练模型的重要性,并对比了Fasttext、T5和GPT-3这三个模型的效果。通过对模型的向量化和数据集的测试,展示了模型的性能和应用。文章指出,GPT-3在预训练模型领域具有明显优势。此外,文章还探讨了零样本学习的方式,并对T5模型进行了效果测试。 在实际测试中,Fasttext和T5模型的效果并不理想,而GPT-3表现出明显的优势。尽管T5模型在初始测试中表现不佳,但在使用参数更多的T5-Base模型后,效果得到改善。通过对整个数据集进行测试,T5-Base模型在判断评论情感方面表现出了较高的准确率。文章的研究成果为读者提供了对不同预训练模型性能的全面了解,为其在实际应用中做出更明智的选择提供了重要参考。 总的来说,本文通过对比不同模型的效果,展现了GPT-3在预训练模型领域的优势,并为读者提供了对新时代模型性能的深入了解。文章还提到了使用T5模型进行零样本学习的方式,以及对不同模型在情感分析方面的效果测试。这些内容为读者提供了丰富的技术信息,帮助他们更好地理解和应用预训练模型。
《AI 大模型之美》,新⼈⾸单¥68
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- DanielBERT:BERT 基于 Transformer 的(Encoder)。BERT 使用双向(bidirectional)的自注意力机制,可以同时捕捉文本中的前后上下文信息。 GPT:GPT 基于 Transformer 的(Decoder)。GPT 使用单向(unidirectional)的自注意力机制,只能捕捉文本中的前文(left context)信息。 能否请老师详细讲一下,这两者的差别?
作者回复: BERT是 白日依山尽,_____,欲穷千里目 GPT是 白日依山尽,_____ 一个是完形填空,一个是续写。GPT没法看到后面的东西,所以在很多语义理解的指标上不如BERT。 但是很多真实的使用场景你看不到后面的东西,所以从AGI的路线上,很多人觉得GPT才是正确路径。
2023-03-28归属地:北京53 - stg609老师能说说 1. davinci, ada 等模型与gpt3的关系吗? 2. gpt3有1750亿参数,那是不是 ada 也有这么大量的参数
作者回复: 1. 都是 GPT 家族的模型, ada, babbage, curie, davinci 模型从小到大 2. ada模型应该要小得多,所以便宜
2023-03-28归属地:浙江7 - Roy Liang1. 小数据集验证结果是这样,但是门外汉其实不懂表格里什么意思 precision recall f1-score support negative 0.25 0.99 0.40 136 positive 1.00 0.48 0.65 789 accuracy 0.56 925 macro avg 0.62 0.74 0.52 925 weighted avg 0.89 0.56 0.61 925 2. 可能适合新闻分类、垃圾邮件分类等不关心词语次序的场景吧
作者回复: 1. 往后看一讲,第5讲里会具体解释这些指标的含义。 2. 对,主题分类不太关注语序
2023-03-27归属地:广东26 - Geek_61af67不关心顺序的话,对tags进行分析会不会比较合适?
作者回复: tags的确不太关注顺序
2023-03-27归属地:北京5 - 王昊翔Harry这一套流程有没有在Colab友好的。本身没有编程经验该怎么着手?
作者回复: 我在 https://github.com/xuwenhao/geektime-ai-course 放了可以在Colab运行的Notebook代码,只要通过 pip 安装好依赖的包就能够运行。
2023-04-04归属地:英国3 - HXL还是没明白什么是 预训练模型
作者回复: 预训练模型,顾名思义,就是“预先训练好的模型” 也就是这个模型,用了别的很多很多数据训练好了。可能和我们现在要解决的问题的数据有关,也有可能没有关系。 但是因为 预训练模型 通常通过海量的数据训练的,它多少对你现在要解决的问题的知识是有了解和帮助的。
2023-04-02归属地:北京3 - qingtama请问老师,这里的2.2亿参数,可以理解成向量所在的维度是2.2亿个吗?
作者回复: 不能,输出的向量维度没有那么大。 是指所谓的 transformer模型里面的各种变量参数有2.2亿个。
2023-04-21归属地:北京2 - Geek_93970dload_facebook_model 这个函数就得卡好半天,模型文件6.7G,加载很慢。另外 fasttext 既然用的是 gensim 里的,那就不用单独安装了吧?安装也安装不上,PackagesNotFoundError。
作者回复: pip install fasttext 不行么?
2023-05-12归属地:北京1 - 摩西刚接触机器学习,基础比较薄弱,请问老师 Transformer 是指什么?这里的transformer 跟 huggingface 中的transformer是相同的内容吗?
作者回复: transformers 是指一种深度学习的基础模型架构,huggingface的transformers库,相当于为这类模型架构的开发、部署、试用定义了一个通用的接口形式。
2023-04-16归属地:广东1 - 王石磊参考文中的用例,用T5-base 推理的结果如下,准确度为56%,这大概是什么原因呢? precision recall f1-score support negative 0.25 0.99 0.40 136 positive 1.00 0.48 0.65 789 accuracy 0.56 925 macro avg 0.62 0.74 0.52 925 weighted avg 0.89 0.56 0.61 925
作者回复: 看一下哪里有问题?T5-Base没有那么差,这个看起来像T5-Small乃至更小的模型的结果。
2023-05-13归属地:土耳其