1. GPT全称是什么?
GPT全称是Generative Pre-trained Transformer。
2. GPT是由谁研发的?
GPT是由OpenAI的研究人员研发的。
3. GPT的目的是什么?
GPT的目的是通过无监督的预训练 obtain 语言理解能力,然后应用于下游的NLP任务。
4. GPT是什么类型的模型?
GPT属于transformer模型家族,是一种基于注意力机制的序列到序列学习模型。
5. GPT使用的训练数据是什么?
GPT使用了海量的互联网数据进行预训练,包括维基百科,新闻文本,网络畅销书等。
6. GPT的体系结构由哪些部分组成?
GPT的体系结构主要由词嵌入层、位置编码层、多层注意力和前馈神经网络组成。
7. GPT的预训练方式是什么?
GPT使用了无监督的语言建模作为预训练任务,目的是学习文本的表示和生成。
8. GPT有哪些应用?
GPT可以应用于机器翻译、文章生成、问题回答、文本摘要等下游任务。
9. GPT-3有什么改进?
与GPT-2相比,GPT-3增加了更多的参数、更大的训练集、 更长的上下文窗口等。
10. GPT-3的参数量有多大?
GPT-3的参数量达到了175亿,是GPT-2的100多倍。
11. GPT-3的训练数据有多大?
GPT-3使用了570GB的互联网数据进行预训练,数据量大大提高。
12. GPT对人工智能的影响是什么?
GPT提出了无监督预训练+微调的方案,对许多下游任务取得了state-of-the-art的效果,对人工智能产生了巨大影响。
13. GPT的缺点是什么?
GPT缺乏语义理解能力,生成的文本存在不连贯和不可解释性。
14. 如何评价GPT的性能?
可以通过语言建模的困难度、下游任务的性能以及人类评估来评价GPT的性能。
15. GPT是否可以理解语义?
GPT难以真正理解语义,它更依赖于统计信息和上下文。
16. GPT是否可以进行推理?
GPT具有一定的推理能力,但是由于缺乏语义理解,其推理过程是不透明的。
17. GPT的前景如何?
GPT未来可以在更大的数据集和计算资源上进行预训练,语言理解和生成能力还有待提高。
18. GPT存在哪些限制?
GPT的主要限制在于数据量和计算资源,以及模型的语义理解能力不足。
19. GPT是否适合生成长文本?
由于GPT的生成过程是自动回归的,长文本生成的质量较差。
20. GPT的创新点是什么?
GPT的主要创新在于提出了大规模无监督预训练语言模型的方案,实现了NLP多个下游任务的效果提升。
文章出处登录后可见！
