李宏毅机器学习&深度学习课程|自督导式学习4:GPT

GP-T模型介绍:介绍了GP-T模型,它的任务是预测下一个可能出现的词语。通过训练大量句子,模型会根据给定的token生成embedding,然后预测下一个token。GP-T类似Transformer的decoder,不做mask attention,逐步预测下一个词语。GP-T最大的特点是可以预测下一个token。

GPT运作原理:介绍了GPT(生成式预训练)模型的运作原理,以及如何使用GPT来完成填空题、问答等人类语言处理任务。与之前的使用方式不同,GPT系列提出了更加狂野的使用方式,更接近人类思维。通过微调GPT模型,可以更好地适应不同任务的需求。

零样本和一样本学习:讲述了GPT模型在零样本学习(zero-shot learning)和一样本学习(one-shot learning)方面的挑战和尝试。GPT并没有在训练中教导它进行翻译任务,而是通过一半文字提示让其完成后半段,这导致在翻译任务上的表现并不理想。虽然GPT在测试了42个任务后取得了一定进展,但在零样本和一样本学习上仍有较大挑战。

不同模型测试:介绍了通过测试不同大小的模型,从参数为0.1b到175b,实现了从20%的正确率逐步提高到50%的平均正确率。讨论了未来学习的潜力及self-supervised learning在文字和语音CV领域的应用。提到了其他类型的self-supervised learning方法。强调了细节需要自行研究,并展望了未来的研究方向。

语音预测模型发展:介绍了语音预测模型的发展和挑战,强调了语音处理领域相较于文字处理领域的不足。提出了一个新的基准资料库“super”,包含十个不同任务,涵盖了语音技术的多个方面,包括识别内容、说话人、语气和语义等。展示了语音在 cell supervised learning 技术中的应用潜力。

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