千呼万唤始出来——GPT-3终于开源!

文 | 小戏
编 | 小轶

GPT3终于开源!不过,不是官方开的(别打我

Eleuther AI推出的名为GPT-Neo的开源项目,于今晨4点于twitter正式宣布:已经开源了复现版GPT-3的模型参数(1.3B和2.7B级别),并将其更新在Colab notebook之上。需要指出的是这次开源的模型里较大的那个版本也只是到了GPT-3商用版里最小模型的参数量,不过Eleuther AI表示未来会进一步开源10B版本和原始大小版本的GPT3模型参数

消息发布后,立刻被各个大v转发,10小时内就已迅速收获1.5K的点赞量,相应的github链接也已收获接近2k star。

▲Twitter原文
▲相应Github项目已收获近2k star

但关于复现模型的性能,目前只说“实验表现与原版GPT-3相当”(they performed on par)。具体实验结果将于明天公布。

风靡一时的拥有1750亿超大参数量,一出道便被视作NLP领域最强AI模型的GPT-3,得益于其庞大的参数量,使得GPT-3拥有不用接受特定训练与微调,就能在不同NLP领域达到领先水平的强大能力。去年七月,GPT-3被Open-AI以商业API的形式向公众开放,并被人们探索出了形形色色的应用,从基于问题的搜索,到文本样式转换,从UI界面设计,再到自动生成SQL代码,GPT-3以其卓越的性能展现了其广阔的应用场景,深度学习之父Hinton甚至这样评价道:

如果以GPT-3的出色性能推算未来、生命、宇宙和万物的答案也不过是4.398万亿个参数

但是,由于目前GPT-3的使用模式仍然是付费的商业API,因此并不是所有NLP的研究者都能使用GPT-3完成自己领域的任务与工作。而由Connor Leahy,Leo Gao和Sid Black三人联合创立的Eleuther AI的团队,于去年11月宣布推出GPT-Neo的开源项目,该项目基于GPT系列的设计原理,旨在复现GPT系列的各种项目,在该项目发布之初,其团队成员已经预测可以完成GPT-3级别大小的语言模型。

毫无疑问,GPT-3的开源将会催生出一大批NLP技术的崭新应用,也会以更为低廉的成本释放人们对NLP未来的想象力。以下是项目的Github与推特原文地址。

Github:
https://github.com/EleutherAI/gpt-neo/

Twitter:
https://twitter.com/arankomatsuzaki/status/1373732645444579331?s=05

后台回复关键词【入群

加入卖萌屋NLP/IR/Rec与求职讨论群

后台回复关键词【顶会

获取ACL、CIKM等各大顶会论文集!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/478846.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

论文浅尝 - AAAI2020 | 迈向建立多语言义元知识库:用于 BabelNet Synsets 义元预测...

论文笔记整理:潘锐,天津大学硕士。来源:AAAI 2020链接:https://arxiv.org/pdf/1912.01795.pdf摘要义原被定义为人类语言的最小语义单位。义原知识库(KBs)是一种包含义原标注词汇的知识库,它已成…

美团外卖iOS多端复用的推动、支撑与思考

前言 美团外卖2013年11月开始起步,随后高速发展,不断刷新多项行业记录。截止至2018年5月19日,日订单量峰值已超过2000万,是全球规模最大的外卖平台。业务的快速发展对技术支撑提出了更高的要求。为线上用户提供高稳定的服务体验&a…

论文浅尝 - WWW2020 | 从自然语言交互中提取开放意图

论文笔记整理:娄东方,浙江大学博士后,研究方向为事件抽取。Vedula N, Lipka N, Maneriker P, et al. Open Intent Extraction from Natural Language Interactions[C]//Proceedings of The Web Conference 2020. 2020: 2009-2020.来源&#x…

深度学习在文本领域的应用

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点。而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累、计算能力的提升和算法模型的改进。本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应…

LeetCode 1009. 十进制整数的反码(位运算)

1. 题目 每个非负整数 N 都有其二进制表示。例如, 5 可以被表示为二进制 “101”,11 可以用二进制 “1011” 表示,依此类推。注意,除 N 0 外,任何二进制表示中都不含前导零。 二进制的反码表示是将每个 1 改为 0 且…

新分类!全总结!最新Awesome-SLU-Survey资源库开源!

文 | 哈工大SCIR 覃立波、谢天宝等指导老师 | 哈工大SCIR 车万翔教授简介口语语言理解(Spoken Language Understanding,SLU)作为任务型对话系统的核心组件,目的是为了获取用户询问语句的框架语义表示(semantics frame&…

技术实践 | 用 NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析权力的游戏人物关系(上篇)

本文转载自公众号:Nebula Graph Community 。我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝,除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”,当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一,而本文介绍如何通过 NetworkX 访…

美团外卖Android Crash治理之路

Crash率是衡量一个App好坏的重要指标之一,如果你忽略了它的存在,它就会愈演愈烈,最后造成大量用户的流失,进而给公司带来无法估量的损失。本文讲述美团外卖Android客户端团队在将App的Crash率从千分之三做到万分之二过程中所做的大…

全栈深度学习第7期: 研究方向这么多,哪些是有有趣又潜力的呢?

一起追剧鸭简介Berkeley全栈深度学习追剧计划是由夕小瑶的卖萌屋发起的优质公开课打卡项目,通过微信群为同期追剧的小伙伴提供交流平台。关于该计划的详请见这里。Berkeley深度学习追剧群目前已有1000小伙伴加入,公众号后台回复口令 深度学习追剧 入群。…

会议交流 | 人工智能与机器学习创新峰会 - 知识图谱与图神经网络分会

人工智能与机器学习创新峰会力邀 HBAT 等大厂资深研发专家做分享和技术展望时间:9月4日下午1:30地点:浦东海神诺富特大酒店OpenKG开放知识图谱(简称 OpenKG)旨在促进中文知识图谱数据的开放与互联,促进知识图谱和语义技…

LeetCode 1046. 最后一块石头的重量(priority_queue 堆)

1. 题目 有一堆石头&#xff0c;每块石头的重量都是正整数。 每一回合&#xff0c;从中选出两块最重的石头&#xff0c;然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y&#xff0c;且 x < y。那么粉碎的可能结果如下&#xff1a; 如果 x y&#xff0c;那么两块石头都…

深度学习如何均衡精度、内存、计算和通信开销?

文 | 立交桥跳水冠军知乎本文已获作者授权&#xff0c;禁止二次转载鱼与熊掌不可兼得&#xff0c;深度学习领域中的几个指标也相同。主要的指标有如下四个&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;精度&#xff1a;自然精度是一个模型最根本的衡量指标&#xff0c;如果一个模型精…

深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

一、前言 在计算广告场景中&#xff0c;需要平衡和优化三个参与方——用户、广告主、平台的关键指标&#xff0c;而预估点击率CTR&#xff08;Click-through Rate&#xff09;和转化率CVR&#xff08;Conversion Rate&#xff09;是其中非常重要的一环&#xff0c;准确地预估CT…

论文浅尝 - ICML2020 | 拆解元学习:理解 Few-Shots 任务中的特征表示

论文笔记整理&#xff1a;申时荣&#xff0c;东南大学博士生。来源&#xff1a;ICML2020链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2002.06753元学习算法会生成特征提取器&#xff0c;这些特征提取器在进行few-shot分类时就可以达到最新的性能。尽管文献中有大量的元学习方法&…

LeetCode 304. 二维区域和检索 - 矩阵不可变(DP)

1. 题目 2. 解题 类似题目&#xff1a;LeetCode 308. 二维区域和检索 - 可变&#xff08;前缀和&#xff09; dp[i][j]数组表示 从左上角到i,j位置的所有和 sum[i1][j1]sum[i1][j]sum[i][j1]matrix[i][j]−sum[i][j]sum[i1][j1] sum[i1][j]sum[i][j1]matrix[i][j]-sum[i][j]…

论文浅尝 - ICML2020 | 对比图神经网络解释器

论文笔记整理&#xff1a;方尹&#xff0c;浙江大学在读博士&#xff0c;研究方向&#xff1a;图表示学习。Contrastive Graph Neural Network Explanation动机与贡献本文主要关注图神经网络的解释性问题&#xff0c;这样的解释有助于提升GNN的可信度&#xff0c;能够更好的理解…

这可能是最简单又有效的自监督学习方法了

文 | 王珣知乎本文已获作者授权&#xff0c;禁止二次转载从Kaiming的MoCo和Hinton组Chen Ting的SimCLR开始&#xff0c;自监督学习&#xff08;SSL&#xff09;成了计算机视觉的热潮显学。凡是大佬大组&#xff08;Kaiming, VGG&#xff0c;MMLAB等&#xff09;&#xff0c;近两…

大众点评账号业务高可用进阶之路

引言 在任何一家互联网公司&#xff0c;不管其主营业务是什么&#xff0c;都会有一套自己的账号体系。账号既是公司所有业务发展留下的最宝贵资产&#xff0c;它可以用来衡量业务指标&#xff0c;例如日活、月活、留存等&#xff0c;同时也给不同业务线提供了大量潜在用户&…

LeetCode 493. 翻转对(归并排序)

1. 题目 给定一个数组 nums &#xff0c;如果 i < j 且 nums[i] > 2*nums[j] 我们就将 (i, j) 称作一个重要翻转对。 你需要返回给定数组中的重要翻转对的数量。 输入: [1,3,2,3,1] 输出: 2输入: [2,4,3,5,1] 输出: 3来源&#xff1a;力扣&#xff08;LeetCode&#x…

论文浅尝 - ICML2020 | 通过关系图上的贝叶斯元学习进行少样本关系提取

论文笔记整理&#xff1a;申时荣&#xff0c;东南大学博士生。来源&#xff1a;ICML 2020链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2007.02387一、介绍本文研究了少样本关系提取&#xff0c;旨在通过训练每个关系少量带有标记示例的句子来预测句子中一对实体的关系。为了更有效地…