人工智能论文:GPT, GPT-2, GPT-3 对比和演进的思路

2018.6 GPT: Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

第一篇主要强调 无监督预训练+有监督微调+transformer

主要成果:

1,无监督预训练:使得模型能够从海量未标记数据中自主学习,为后续任务提供了强大的初始权重。

2,有监督微调:过结合具体任务的数据对预训练模型进行微调,以进一步提升其在特定任务上的表现。

3,使用了Transformer 的decoder模块:相较于传统的RNN等模型,其性能优势显著,这主要得益于Transformer的自注意力机制,使其能够更有效地捕捉序列中的长距离依赖关系。

4,下一步继续致力于推动无监督学习领域的发展

2019.2 GPT-2:2019.2 Language Models are Unsupervised Multitask Learners

第二篇接续第一篇的结论,我们进一步强调了无监督学习的重要性,并致力于推动其向通用人工智能的方向发展,而非仅限于应试目的。

主要成果:

1,继续大规模无监督预训练,不要有监督微调。虽然无监督学习在训练过程中可能较为缓慢,但我们通过增大训练数据集规模和模型参数数量,成功弥补了与有监督微调在性能上的差距。

2,scaling law 大力出奇迹。即通过提升模型规模和训练数据的量来获得性能的提升。例如,GPT-2 的参数量达到1.5B,相较于原始GPT的0.1B,直接提高了15倍;而BERT的参数量也达到了0.3B,相较于之前的模型提高了5倍。

3, zero-shot 零样本的设定,不要有监督微调。即模型在未经任何有监督微调的情况下,直接应用于新任务。这一设定不仅展示了无监督学习的强大潜力,也为我们实现通用人工智能提供了更为灵活和高效的解决方案。

2020.5 GPT-3:2020.5 Language Models are Few-Shot Learners

第三篇接续第二篇的目标,继续探索通用人工智能的实现路径。我们参考了人类的学习方式,即只需少量示例就能快速适应并执行新的语言任务。GPT-3在这一方向上取得了显著进展,通过进一步提高模型尺寸,并避免繁琐的有监督微调过程,仅通过少量样本配置,便达到了与最先进微调方式相媲美的性能。

主要成果:

1,scaling law 大力出奇迹。GPT-3的参数规模达到了惊人的175B,相较于GPT-2的1.5B,直接提升了100倍;而相较于原始GPT的0.1B和BERT的0.3B,更是有了质的飞跃。

2, 摒弃了传统的有监督微调方法,转而采用few-shot学习策略,即仅通过少量样本配置,便能让模型快速适应新任务。这种方式直接对标了目前最先进的微调技术,展示了无监督学习在通用人工智能领域的巨大潜力。

3,晒了一堆结果,就是没告诉大家如何做到的。openAI开启了闭源发展。

4,随着GPT-3能力的不断增强,其在社会中的影响也日益显著。我们引发了关于AI能力增长对社会影响的广泛讨论,以期能够共同探索和解决这些潜在问题,推动AI技术的健康发展。

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