gpt3专题
NLP主流大模型如GPT3/chatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM的原理和差异有哪些-详细解读
自然语言处理（NLP）领域的多个大型语言模型（如GPT-3、ChatGPT、T5、PaLM、LLaMA和GLM）在结构和功能上有显著差异。以下是对这些模型的原理和差异的深入分析： GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) 虽然GPT-4O很火，正当其时，GPT-5马上发布，但是其基地是-3，研究-3也是认识大模型的一个基础 原理 架构: 基于
GPT3 终极指南（一）
原文：zh.annas-archive.org/md5/6de8906c86a2711a5a84c839bec7e073 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 前言 GPT-3，或者说是 Generative Pre-trained Transformer 3，是由 OpenAI 开发的基于 Transformer 的大型语言模型。它包含了惊人的 1750 亿个参数。任何人都
GPT3, llama2, InternLM2技术报告对比
GPT3（September 22, 2020）是大语言应用的一个milestone级别的作品，Llama2（February 2023）则是目前开源大模型中最有影响力的作品，InternLM2（2023.09.20）则是中文比较有影响力的作品。 今天结合三篇技术汇报，尝试对比一下这三个方案的效果。 参考GPT3，关于模型（Model and Architectures）的介绍分为了几个部
智障版本GPT3实现
背景，实现GPT3，采用python代码。调库hf及tf2.0+基础。 由于完全实现GPT模型及其预训练过程涉及大量的代码和计算资源，以下是一个基于TensorFlow 2.x的简化版GPT模型构建和调用的示例。请注意，这仅展示了模型的基本结构，实际运行需替换为真实数据集和预处理步骤，且无法直接在个人计算机上训练大模型如GPT-3。import tensorflow as tf from tra
如何辨别GPT3还是GPT4？
辨别后台使用的是GPT3还是GPT4可以提问以下问题验证： 1.昨天的当天的明天是哪天？ 2.树上有9只鸟，猎人射杀了一只，还剩下多少只？ 3.为什么周树人要打鲁迅？ GPT3回答： GPT4回答： 如何使用上面的chatGpt提问： 1.关注下面的微信公众号：一休哥助手 2.切换到菜单栏，点击网页版获取网页版地址：https://www.fudai.fun
调用GPT3接口的一些参数
GPT3接口 官方文档 API Reference 调用 temperature 通过设置合适的 temperature 值和观察每个 token 的概率，判断输出的确定性和可靠性，避免与直觉不符的结果。 在实际应用中，这两个参数非常有价值。聊天应用可设置较高 temperature 值，增加多样性；回答科学问题可设置较低 temperature 值，避免错误信息。 logprobs
今年英语高考，CMU用重构预训练交出134高分，大幅超越GPT3！
视学算法报道 机器之心编辑部 本文提出的重构预训练（reStructured Pre-training，RST），不仅在各种 NLP 任务上表现亮眼，在高考英语上，也交出了一份满意的成绩。 我们存储数据的方式正在发生变化，从生物神经网络到人工神经网络，其实最常见的情况是使用大脑来存储数据。随着当今可用数据的不断增长，人们寻求用不同的外部设备存储数据，如硬盘驱动器或云存储。随着深度学习技术的兴
22LLMSecEval数据集及其在评估大模型代码安全中的应用：GPT3和Codex根据LLMSecEval的提示生成代码和代码补全，CodeQL进行安全评估
LLMSecEval: A Dataset of Natural Language Prompts for Security Evaluations 写在最前面主要工作 课堂讨论大模型和密码方向（没做，只是一个idea） 相关研究提示集目标NL提示的建立NL提示的建立流程 数据集数据集分析 存在的问题 写在最前面 本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题
论文阅读——GPT3
来自论文：Language Models are Few-Shot Learners Arxiv：https://arxiv.org/abs/2005.14165v2 记录下一些概念等。，没有太多细节。 预训练LM尽管任务无关，但是要达到好的效果仍然需要在特定数据集或任务上微调。因此需要消除这个限制。解决这些问题的一个潜在途径是元学习——在语言模型的背景下，这意味着该模型在训练时发展了一
《预训练周刊》第31期：OpenAI发表可定制版GPT3、谷歌提出精简自注意力算法
No.31 智源社区 预训练组 预 训 练 研究 观点 资源 活动 关于周刊 本期周刊，我们选择了12篇预训练相关的论文，涉及模型规模、表情符号生成、零样本图像生成、自注意力、语言模型、视频理解、多模态、对比学习、分子表征、抗体预测、蛋白作用预测和多模态测评的探索。此外，在研究动态方面，我们选择了1篇预训练资讯，将介绍大模型微调方面的一些最新内容。 周刊采用社区协作的模式产生，欢迎感兴趣的朋友
大力出奇迹——GPT系列论文学习（GPT,GPT2,GPT3,InstructGPT）
目录 说在前面1.GPT1.1 引言1.2 训练范式1.2.1 无监督预训练1.2.2 有监督微调1.3 实验 2. GPT22.1 引言2.2 模型结构2.3 训练范式2.4 实验 3.GPT33.1引言3.2 模型结构3.3 训练范式3.4 实验3.4.1数据集3.5 局限性 4. InstructGPT4.1 引言4.2 方法4.2.1 数据收集4.2.2 各部分模型 4.3 总结