【论文笔记】GPT，GPT-2，GPT-3

参考：GPT，GPT-2，GPT-3【论文精读】

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GPT

Transformer的解码器，仅已知"过去"，推导"未来"

论文地址：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

半监督学习：无标签数据集预训练模型，有标签数据集 微调

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BERT

Transformer的编码器，完形填空，已知 “过去” 和 “未来”，推导中间值

论文地址：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

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GPT-2

zero-ont - 探索 模型泛化能力；兼容 下游任务 的无障碍使用；

论文地址：Language Models are Unsupervised Multitask Learners

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GPT-3

引入 prompt，提升 GPT-2 的有效性；

论文地址：language models are few-shot learners

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