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GPT是哪幾個(gè)單詞

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 06:12:53 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 58 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于GPT是哪幾個(gè)單詞的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、GPT的auto-regressive語(yǔ)言模型架構(gòu)在信息表示方面有什么架構(gòu)上的缺陷？具體如何改進(jìn)？
2、深度語(yǔ)言模型-GPT
3、bootthink 、clover 、Chameleon 、easybcd 、grub這幾個(gè)有什么區(qū)別?和bios、uefi以及mbr、gpt什么關(guān)系?
4、chatgpt啥意思

GPT是哪幾個(gè)單詞

一、GPT的auto-regressive語(yǔ)言模型架構(gòu)在信息表示方面有什么架構(gòu)上的缺陷？具體如何改進(jìn)？

1） GPT

在Bert 之后，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有著驚艷的表現(xiàn)，其生成的文本在上下文連貫性和情感表達(dá)上都超過(guò)了人們對(duì)目前階段語(yǔ)言模型的預(yù)期。僅從模型架構(gòu)而言，GPT-2 并沒(méi)有特別新穎的架構(gòu)，它和 transformer 的 Decoder 類(lèi)似。相比較于GPT-1，GPT -2 使用了更大的預(yù)料，更大和更深的模型。

從transformer的decoder里移除了decoder對(duì)encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的過(guò)程。

GPT是一個(gè)語(yǔ)言模型，每一個(gè)時(shí)刻只能看見(jiàn)當(dāng)前時(shí)刻前面時(shí)刻的信息，是一個(gè)auto regressive的過(guò)程。

GPT2，hidden state的大小有變化，根據(jù)層數(shù)的多少有small，medum，large，extra large的劃分。

GPT的訓(xùn)練過(guò)程是交叉式的預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞，測(cè)試的時(shí)候是輸入一個(gè)句子生成另外一個(gè)句子。

GPT的預(yù)訓(xùn)練就是訓(xùn)練一個(gè)語(yǔ)言模型。而bert的預(yù)訓(xùn)練是masked language model和nsp的任務(wù)。

GPT由多個(gè)decocer block組成，每一個(gè)decoder block由masked self-attention和feed forward neural network組成。

一個(gè)timestamp的hidden state經(jīng)過(guò)線性層轉(zhuǎn)換為vocab size大小的embedding，然后經(jīng)過(guò)softmax，算出每個(gè)詞匯的概率，找出其中概率最大的詞作為預(yù)測(cè)輸出，然后下一個(gè)時(shí)刻的詞作為真實(shí)輸出，計(jì)算兩者的cross entropy來(lái)訓(xùn)練模型。

每一個(gè)timestamp后面的位置都mask掉，設(shè)置一個(gè)負(fù)無(wú)群大的值，做softmax的時(shí)候，該位置的值就為0。

2）總結(jié)

transformer decoder的構(gòu)造
預(yù)訓(xùn)練的時(shí)候做語(yǔ)言模型的訓(xùn)練
GPT2用更多更深的block
BERT是做NLU，generation做不了
GPT天生就是語(yǔ)言模型，非常適合做generation的任務(wù)，在bert里能做的在gpt里也可以做

除了GPT-2 ，GPT-3依舊延續(xù)自己的單向語(yǔ)言模型訓(xùn)練方式，只不過(guò)把模型尺寸增大到了1750億，并且使用45TB數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練

二、深度語(yǔ)言模型-GPT

OpenAI在2018提出了GPT(Generative Pre-Training)模型，模型采用了Pre-training + Fine-tuning的訓(xùn)練模式，可用于分類(lèi)、推理、問(wèn)答、相似度等任務(wù)。

GPT就是是在transformer的基礎(chǔ)上提出的，但是又稍有不同：

一句話中每個(gè)詞的Embeding向量

就是一個(gè)單項(xiàng)Transformer，最后一層的輸出為 h_l

根據(jù)最后一層輸出，接一個(gè)矩陣W，因生成1維，然后算softmax，得到每個(gè)詞概率，概率最大化。得到損失L₁ (C) 。此處注P(u)計(jì)算時(shí)，使用了字典單詞的Embedding向量W_e ，這也是語(yǔ)言模型中常用的技巧。

給出Text1SEPText2,正常走transformer 僅保留masked self attention的decoder，這樣最后一層每個(gè)位置就能輸出一個(gè)概率；然后分別和對(duì)應(yīng)的下一個(gè)詞算損失。

運(yùn)用少量的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。

將上一步中最后一個(gè)詞的輸出h_l ，作為下游監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸入。

按照有監(jiān)督的標(biāo)簽，進(jìn)行損失計(jì)算得到L₂ (C) 。

將 L₂ (C）和 L₂ (C）求和，即為做后的損失，如下圖所示：

單向Transformer，不能利用當(dāng)前詞后面詞的語(yǔ)義。但是好像翻譯場(chǎng)景不能利用，就是不知道后面詞是什么？真的這樣嗎？？

三、bootthink 、clover 、Chameleon 、easybcd 、grub這幾個(gè)有什么區(qū)別?和bios、uefi以及mbr、gpt什么關(guān)系?

想說(shuō)知道這些名稱(chēng)的人,不俗。只用過(guò)BIOS/UEFI。 LILO/GRUB,mbr/gpt。從i386/amd64的引導(dǎo)過(guò)程來(lái)說(shuō),先是BIOS/UEFI,然后是BIOS/UEFI控制下去讀 mbr/gpt。如果有LILO/GRUB之類(lèi)的,使用LILO/GRUB引導(dǎo)系統(tǒng)。關(guān)于BIOS/UEFI,請(qǐng)參考主板手冊(cè),使用主板廠商的專(zhuān)用工具升級(jí)備份BIOS/UEFI。mbr/gpt的工具。windows cli下 fixmbr fdisklinux cli下 fdisk , parted,sfdiskgrub工具linux下grub-setup grub-install 等對(duì)于linux/freebsd/windows共存同一臺(tái)計(jì)算機(jī)的,請(qǐng)使用grub2。關(guān)于mbr/gpt,LILO/GRUB,可以通過(guò)dd 命令讀取,并用 xxd 解釋。二進(jìn)制狂人可用下列命令查看:在linux/unix系統(tǒng)下 dd if=DEVICE_NAME bs=512 count=1 | xxd block.512.bin聲明:關(guān)于BIOS/UEFI 的操作,可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算機(jī)主板的軟損壞(對(duì)于雙BIOS的主板,可自動(dòng)恢復(fù),對(duì)于單BIOS主板,取下BIOS的EEProm(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory),重新寫(xiě)入即可,此過(guò)程需要專(zhuān)用的芯片寫(xiě)入設(shè)備)。MBR/GPT 的操作,可能會(huì)導(dǎo)致硬盤(pán)的數(shù)據(jù)丟失。因此,若非必要,請(qǐng)謹(jǐn)慎操作。不知怎的,想起了反面典型CIH。比較安全的方法是使用單獨(dú)的計(jì)算機(jī),使用雙BIOS的主板,使用可以清空(無(wú)數(shù)據(jù)的)機(jī)械硬盤(pán),來(lái)做此類(lèi)實(shí)驗(yàn)。以上為系統(tǒng)管理/程序員的專(zhuān)業(yè)知識(shí),一般電腦用戶可以忽略此類(lèi)問(wèn)題。

四、chatgpt啥意思

chatgpt啥意思

聊天gpt。

一、ChatGPT的定義

ChatGPT是一種基于GPT-3模型的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，它可以有效地模擬人類(lèi)語(yǔ)言理解能力，從而幫助人們更好地理解和分析自然語(yǔ)言文本數(shù)據(jù)。

二、ChatGPT的用途

ChatGPT的主要用途是用于聊天機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別、文本分析和問(wèn)答系統(tǒng)等自然語(yǔ)言理解任務(wù)。它可以有效地分析文本內(nèi)容，自動(dòng)生成高質(zhì)量的文本回復(fù)，提高人機(jī)交互的體驗(yàn)。此外，ChatGPT還可以用于文本摘要、翻譯和機(jī)器翻譯等任務(wù)。

charge什么意思中文

charge，英語(yǔ)單詞，名詞、及物動(dòng)詞、不及物動(dòng)詞，作名詞時(shí)意為“費(fèi)用；電荷；掌管；控告；命令；負(fù)載，人名；(法)沙爾熱；(英)查奇”，作及物動(dòng)詞時(shí)意為“使充電；使承擔(dān)；指責(zé)；裝載；對(duì)…索費(fèi)；向…沖去”，作不及物動(dòng)詞時(shí)意為“充電；控告；索價(jià)；向前沖；記在賬上”。

基本用法

1.charge用作動(dòng)詞的基本意思是“裝載”“填充”直到滿負(fù)荷,由此產(chǎn)生許多新義,如“使充滿”“命令”“使承擔(dān)”“沖鋒”“收費(fèi)”等,美語(yǔ)中還可表示“控告”。本詞強(qiáng)調(diào)所加的負(fù)擔(dān)超出接受能力,故含有勞累、負(fù)擔(dān)過(guò)重或被壓倒的意味。

2.charge既可用作及物動(dòng)詞,也可用作不及物動(dòng)詞。用作及物動(dòng)詞時(shí),接名詞或代詞作賓語(yǔ)。作“控告”解時(shí),可以接that引導(dǎo)的從句。作“收費(fèi)”解時(shí)，可以接雙賓語(yǔ)，可用于被動(dòng)結(jié)構(gòu)。用作不及物動(dòng)詞時(shí),常接for表示“收…的費(fèi)”,接down表示“沖鋒”。

3.表示“價(jià)格貴”或“收費(fèi)貴”時(shí),不能說(shuō)charge expensively,而用too much或heavily等修飾。

4.charge作“負(fù)責(zé),管理”解時(shí),是不可數(shù)名詞; 作“指責(zé),指控,控告”解時(shí),是可數(shù)名詞,且后可接that從句作同位語(yǔ); 作“收費(fèi),要價(jià)”解時(shí),主要指因某種服務(wù)而索取的費(fèi)用,既可用作可數(shù)名詞,也可用作不可數(shù)名詞。

5.in charge of表示“某人負(fù)責(zé)或照管某人〔物〕”; in the charge of則表示“某人〔物〕由某人負(fù)責(zé)或照管”。

三、ChatGPT的優(yōu)勢(shì)

ChatGPT的優(yōu)勢(shì)在于它可以有效地模擬人類(lèi)語(yǔ)言理解能力，從而幫助人們更好地理解和分析自然語(yǔ)言文本數(shù)據(jù)。此外，ChatGPT還可以自動(dòng)生成高質(zhì)量的文本回復(fù)，提供更加自然的人機(jī)交互體驗(yàn)。

此外，ChatGPT還可以用于文本摘要、翻譯和機(jī)器翻譯等任務(wù)，從而大大提高系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確性。

四、ChatGPT的應(yīng)用

ChatGPT的應(yīng)用非常廣泛，它可以用于聊天機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別、文本分析和問(wèn)答系統(tǒng)等自然語(yǔ)言理解任務(wù)，從而為系統(tǒng)的智能打造強(qiáng)大的支持。此外，ChatGPT還可以用于文本摘要、翻譯和機(jī)器翻譯等任務(wù)，從而有效地提高系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確性。

五、ChatGPT的未來(lái)發(fā)展

隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，ChatGPT將在未來(lái)發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。在自動(dòng)問(wèn)答、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域，ChatGPT將成為必不可少的利器，提高系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確性，為社會(huì)發(fā)展和人們的生活帶來(lái)更多便利。

以上就是關(guān)于GPT是哪幾個(gè)單詞相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。