论文：LanguageModelsareFew-ShotLearners摘要：常见的预训练模型需要大量的监督数据在特定特务上进行微调，而GPT-3仅仅需要文本交互来指定任务和少量演示即可。GPT-3在重多nlp任务上取得了出色的性能。1、导言
Paper：GPT:ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-TrainingCode：GPT1.论文简介GPT是“GenerativePre-Training”的简称，是指的生成式的预训练。GPT采用两阶段过程，第一个阶段是利用语言模型进行预训练，第二阶段通过Fine-tuning...
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。GPT解读（论文+TensorFlow实现）MagicBubble2019-04-2416:38:315867收藏...
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...
本文是对《LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners》的翻译，部分内容可能会存在理解错误，如有错误欢迎指正交流。个人对论文的理解最近GPT-2的关注度很高，其效果极其惊人，官方甚至表示因为其效果太差怕被用来做坏事并未开源，粉丝认为openAI恶意炒作，有人甚至吐槽它应该改名叫closedAI。
正如GPT-3论文中提到，这个模型仍然偶尔会展现出偏见。而API也同样可能因此对人们造成暂时不可预见的伤害，不过OpenAI正在作出努力应对潜在的问题，包括编写API使用守则，和用户深入交流以了解听他们使用API的方式，开发工具来避免有害偏见的产生，并且在模型层面避免偏见这件事…
论文:LanguageModelsareFew-ShotLearners摘要:常见的预训练模型需要大量的监督数据在特定特务上进行微调,而GPT-3仅仅需要文本交互来指定任务和少量演示即可。GPT-3在重多nlp任...
微调方法,如GenerativePre-trainedTransformer(OpenAIGPT)(Radfordetal.,2018),引入最少的特定于任务的参数,仅仅通过微调预训练的参数,在下游任务中进行训练。在以前的工作...