Второе поколение генеративных языковых моделей GPТ. Cпособна обучаться решать новые задачи на основе всего нескольких примеров
Год выпуска: 2019
Описание
Второе поколение языковых моделей GPT (Generative Pre-training Transformer). Ключевое отличие от GPT-1 – увеличение размера модели и размера обучающей выборки. Благодаря этому модель способна решать широкий спектр задач, под которые она не обучалась, без какого-либо дообучения. За счёт гибкости и экспрессивности естественного языка большинство задач можно выразить в виде текста, а затем подать модели на вход. Так, модели можно подать на вход запрос вида «Слово кошка на английском будет:», и она выдаст ответ «cat», или же подать вопрос с несколькими вариантами ответа, вроде: «Воробей – это 1) птица 2) рыба 3) растение; номер правильного ответа: », на что она ответит «1)».
Примеры использования:
Основа для решения большиства задач автоматической обработки языка
Нововведения
На порядок большее количество параметров и большая по размеру обучающая выборка. Модель умеет решать новые задачи без дообучения (zero-/few- shot learning)
Количество параметров: 1.5B
Документ вводит юридическое определение искусственного интеллекта, а также суверенной и национальной языковых моделей. Им придется проходить проверку на соответствие традиционным…
Генеративная поэзия появилась задолго до ChatGPT. Компьютеры генерируют стихи уже больше 60 лет, а сама мечта заставить машину рифмовать —…
Как специалисты по машинному обучению наводят порядок при работе с большими корпусами? Что нужно сделать, чтобы эксперимент был воспроизводимым, качество…