GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili
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笔记：李沐老师GPT系列讲解 - 知乎今天分享的是李沐大神讲解GPT系列论文的读书笔记。GPT可以简单理解为是transformer的解码器。 GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili 上图是transformer，Bert，GPT的发表时间以及引用量。 GP…
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李沐的论文精读视频讲解的很好，我这里也只是做一些记录，看到GPT3以及衍生的一些应用，还是很震惊的，文本领域的预训练已经做到这种程度了，zero-shot、one-shot、few-shot还是真正能够落地的，在图像领域目前确实没有这样出众的工作。
GPT1用的解码的transformers，和bert用的编码的transformers是不同的，后者是双向的，前者是单向的，整体的架构还是pretraining+fine-tune的思路，bert也是这个思路，都是要在下游任务做fine-tuning的。
上图是如何迁移的任务的设计，这块还是挺有意思的，就是对现有任务进行一个任务的转换，比如第一个分类任务start+文本+extra之后的向量输入到transformers中，再送入线性分类器，比如十类，线性分类器的输出就是十类，然后得到最终的结果。
GPT2相对于GPT相对于bert之后想出来的一个升级版本，核心再zero-shot，不再下游做fine-tuning了，这是一个很好的思路，看GPT就是感觉作者强在不用在下游任务做fine-tuning，看起来更像是强人工智能了。GPT相较于bert和gpt1，参数更大，数据量更高，模型也更大。
GPT3的参数量进一步扩大，目前市面上很多的应用基于GPT3，比如微软的Copilot等等，在下游的子任务中是不需要更新梯度的，使用了few-shot的方法，one-shot就是给了一个正样本，few-shot就是将下游的仅有的一些提示组成一个长的序列进行判定，GPT3有1750亿参数，自己想训练肯定是不可能的，后续看看有没有白嫖的中文大模型拿来试试效果。
使用预训练好的语言模型，在进行微调，微调需要每个任务有一个任务相关的数据集以及和任务相关的微调，需要一个大的数据集并进行标号，当一个样本没有出现在数据分布中的时候，泛化性不见得比小模型好，当然了大模型的训练数据足够多，few-shot感觉有点像做语义检索的味道，在以训练的数据中找到了下游子任务的答案，然后输出，在copilot中的输出就有类似的案例，而且GPT3的网络训练数据更大。
上图中左边提供了one-shot/few-shot/zero-shot的形式，GPT提出了一种in-context learning，给出任务的描述和一些参考案例的情况下，模型能根据当前的任务描述、参数案例明白到当前的语境，即使在下游任务和预训练的数据分布不一致的情况下，模型也能表现的很好，GPT没有利用示例进行fine-tuning，而是让示例成为输入的指导，帮助模型更好的完成任务。
在zero-shot的设置条件下：先给出任务的描述，之后给出一个测试数据对其进行测试，直接让预训练好的模型去进行任务测试。
在one-shot的设置条件下：在预训练和真正翻译的样本之间，插入一个样本做指导。好比说在预训练好的结果和所要执行的任务之间，给一个例子，告诉模型英语翻译为法语，应该这么翻译。
在few-shot的设置条件下：在预训练和真正翻译的样本之间，插入多个样本做指导。好比说在预训练好的结果和所要执行的任务之间，给多个例子，告诉模型应该如何工作。
