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自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Training a GPT-2 language model

2021-10-09 22:02:17 作者：互联网

GPT模型简介

生成式预训练转换器（GPT）是由OpenAI团队构建的一系列基于深度学习的语言模型。GPT-3是一个预先训练过的NLP系统，提供了5000亿标记训练数据集，包括维基百科（wikipedia）和通用爬网（Common Crawl），它可以抓取大多数互联网页面。据称，由于其xunl数据集的全面性，它不需要特定领域的培训。

5000亿标记论文：https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf
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零次学习（Zero-shot Learning）
训练集中没有某个类别的样本，对于训练集中没有出现过的类别，模型自动创造出相应的映射
一次学习（One-shot Learning）
训练集中，每个类别都有样本，但都只是少量样本（只有一个或几个）。此时，我们可以在一个更大的数据集上或者利用knowledge graph、domain-knowledge 等方法，学到一个一般化的映射，然后再到小数据集上进行更新升级映射。
少量学习（Few-shot Learning）
训练集中包括少量样本，学习一般化映射，能应用到新问题。

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通用爬网（Common Crawl）：https://commoncrawl.org/
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GPT-3实现可能需要语言理解和技术成熟度的任务。示例表明，它可以解释复杂文档、启动操作、生成代码。应用领域包括客户服务（如协助客户查询）、营销（如撰写吸引人的副本）或销售（如与潜在客户沟通）。
https://research.aimultiple.com/gpt/
GPT-3在生产中不常用，可能的应用：
编码：在众多的在线演示中，用户展示了GPT-3将人类语言指令转化为代码的能力。但是，请注意，这些都不是健壮的、可生产的系统。它们基于GPT-3潜力的在线演示：

python：GPT-3已经能够用Python编写基本任务。

SQL：GPT-3可以从简单的文本描述中自动生成SQL语句，而无需人工操作员的帮助。

深度学习： GPT-3已被用于构建机器学习和深入学习框架（如Keras）的代码。

DevOps服务：它已被用于创建、删除或列出云上的DevOps服务。如果它能够以一种健壮、可预测的方式工作，它将能够自动化这些服务的管理。
前端设计 :它可以使用CSS或JSX根据用户规范生成网站布局。

聊天机器人: GPT-3能够继续进行类似人类的对话，使其成为理想的聊天机器人，并且已经编写了许多GPT-3聊天机器人,仍有潜力改进当今的聊天机器人。无需针对具体案例进行预训练；它能够翻译，回答抽象的问题，并作为一个搜索引擎与确切的答案，包括源链接。
https://research.aimultiple.com/chatbot/
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自动完成：GPT-3是为自动完成而构建的，是最人性化的系统，正如IDEO团队所解释的那样，他们将GPT-3用作头脑风暴的合作伙伴。

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GPT-3源代码仍然是私有的，用户只能使用黑盒API进行实验，GPT-3与人工通用智能（AGI）相去甚远。它能够理解语言的结构，将单词按正确、自然的发音顺序排列，这是一项伟大的成就。然而，它缺乏对词义的理解，因此可能产生无意义或错误的陈述。

GPT-4的下一步是什么？

就训练数据规模和处理能力而言，GPT-3是最先进的NLP系统。埃隆·马斯克说：“从最初的GPT到GPT-3的改善速度令人印象深刻。如果这种改善速度继续下去，GPT-5或6可能无法与最聪明的人类区分开来。”。我们对此感到乐观。

GPT-3花了数千万/数亿美元建造。一次训练费用估计为460万美元，需要多次训练才能调整训练过程。这只是计算成本，往往是总成本的一小部分。一个大型研究团队（31名研究人员合著了这篇文章）和支持工程团队的工资将是另一个巨大的成本项目。
GPT-3比迄今为止建造的最大NLP模型大±10倍。
为了实现类似的改进，研究人员需要投入数亿甚至数十亿美元。这对于商业应用有限的研究项目来说是不现实的。

尽管OpenAI在创建类人语言方面取得了重大进展，但在创建具有逻辑推理能力的模型方面几乎没有取得任何进展。商业应用很难依赖没有逻辑推理的模型。

2021北京智源大会的资料
https://www.bilibili.com/video/BV1To4y1y74B?p=2

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Training a GPT-2 language model

我们将在自定义数据集上训练GPT-2模型，然后将与定制的模型交互。使用training_OpenAI_GPT_2.ipynb

Step 1: Prerequisites

先决条件：

标签：NLP,Transformer,星空,机器人,GPT,自然语言
来源： https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/120678518

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