Learners
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! OpenAI blog, 2019 ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上,超出 GPT-2 非常多,能生成人类难以区分的新闻文章;2. 主推 few-shot,相比于 GPT-2 的 zero-shot,具有很强的创新性;3. 模型结构略微变化,采用 sparse attention 模块;4. 海量训练语料 45TB(清洗后 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式,也就是说为了适应不同的训练任务,模型还是需要在特定任务的数据集上微调,仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题,通过 zero-shot,在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据,也不需要额外的模型训练 ......
Language Models are Few-Shot Learners
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! NeurIPS 2020 ......
joint_learners_next用例
【leave-joint处理前】 【leave-joint处理结果】 voters=(2)&&(1) learners_next=(1)处理后 voters=(2) learners=(1)【逻辑】 ......
【论文阅读】Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页:😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间:2023.6.10 > - ⏰最近更新时间:2023.6.10 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟,如果 ......