文章主题：GPT系列, BERT系列, 语言模型
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gpt1: Improving Language Understanding by Generative Pre-Training (Generative Pre-Train Model 就是GPT模型的名字由来）
gpt2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners
gpt3: Language Models are Few-Shot Learners
🌟自然语言处理界的明星无疑是”GPT”和”BERT”系列，它们的影响力无人不晓，特别是GPT2的诞生，OpenAI因其强大功能的顾虑而选择了开源与否的策略，引发了媒体热议。虽然时间证明他们的谨慎并非全然必要，但不可否认，这些模型在初次亮相时确实展现了顶尖水平，引领潮流。👀有趣的是，GPT1的研发历程并非一帆风顺，论文曾几度遭拒，甚至未能登上顶级会议的舞台。这背后的原因在于其架构相对保守，然而每次新版本的发布都能引发学术界的深度探讨和追捧。尽管创新性是评判模型价值的重要标准，但GPT系列为何总能吸引众多专家的目光并激发研究热情？我认为关键在于它们持续的进步与适应能力，以及在自然语言理解和生成任务上的显著突破。对于具体贡献的深入挖掘，或许需要我们从每次迭代的技术改进和实际应用中去寻找答案。🤔SEO优化提示：使用相关关键词如”GPT系列、BERT、自然语言处理、创新性、技术进步”，并适当增加emoji符号以提升可读性和情绪表达。
1. GPT1-阅读笔记
导言INTRODUCTION在CMU 博士后研究员刘鹏飞的一篇PROMPT METHOD的综述里，他介绍了自然语言学界经历过的四种任务处理范式。他认为古早时期的第一种范式便是语言学家需要手工设计一系列特征模板，来输入模型。模型对任务的处理结果高度依赖于特征模板的设计，间接地便高度依赖于领域专家的知识。举个例子，如果有学过自然语言处理的经典算法课的可能对条件随机场CRF模型不陌生。业界甚至有一个专门的库CRF++帮助你自动生成大量的随机模板输入模型进行训练从而避免对领域专家的需要。可是当第二范式神经网络学派开始流行以后，用预训练后的词嵌入表征加上模型架构的调整，便取得了相似甚至远超过第一范式的效果后，需要大量人工介入的第一范式便渐渐式微了。在这个时期我们可以看到大量的工作在词嵌入上，比如NNLM，CBOW,SKIP-GRAM,GLOVE,ELMO等。也可以看到大量的工作在模型架构上，比如BI-LSTM, SEQ2SEQ架构在神经机器翻译领域NMT的应用等。而真正开启第三范式，在超大的文本数据集上预训练一个通用的模型，接着再对下游的特定任务微调的PRETRAIN-FINETUNE的范式，则是我们今天本文的主角，GPT1模型。相比于第二范式而言，第三范式的优点在于更进一步减少了人工的参与。不再需要对于每个任务采取不同的模型架构，而是用一个取得了优异泛化能力的模型，去针对性地对下游任务进行微调。
🌟预训练概念，早在第二代数据处理技术中便已深入人心。然而，挑战在于如何更全面地捕捉语言学特性，而非仅限于词义层面。论文深入探讨了两大关键难题：首先，如何为可迁移的语素技能或知识设置明确的衡量标准？换句话说，我们追求的是什么——比如语言模型质量、机器翻译精度还是逻辑一致性（📊）？其次，学习到的能力如何有效地转移到实际任务中？是像ELMO那样融合上下文信息并调整下游架构，还是需要像UMLFit那样精细复杂的训练微调？论文给出了答案，并启发了后续研究的深入探索。🚀
模型框架🌟模型训练的基石是经典的三范式架构，每个阶段都至关重要。首先，大规模数据驱动的无监督语言建模阶段，通过它我们塑造了强大的语言理解力（悄声说，这一步在开创性的研究中往往被忽视）。在这个阶段，模型悄然吸收各种技能，就像魔法师的秘密咒语。接下来，是基于Transformer的大规模预训练，如BERT、Albert和Roberta等，它们虽创新，但依然遵循着这个框架的核心原则。💡SEO优化提示：三范式、无监督语言建模、Transformer基础、BERT预训练别忘了，这些大模型的演变（例如XLNet）都是在这一结构上逐步扩展和优化的。🚀
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