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GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一类语义处置数学模型，由OpenAI研制而成。它是GPT系列产品数学模型的第二代，也是目前最小、最强悍的语义处置数学模型众所周知，软件系统了1750万个模块，具备广泛的选用情景，能继续执行多种语义处置各项任务，包括文档聚合、用例、谈话聚合、全文聚合等。

GPT-3选用的是如前所述Transformer互联网构架的词汇数学模型，选用Transformer的自重回内部结构展开字符串可视化，与此同时选用了拼接式内部结构的编解码器。具体内容来说，GPT-3数学模型的基本原理如下表所示：

预体能训练思路：GPT-3选用了一类高效率而品牌化的无监督管理预体能训练思路，将大批的文档统计数据放进数学模型中展开预体能训练。具体内容来说，该预体能训练分为两个关键步骤：首先，选用单字汇的预体能训练统计数据，选用自重回的Transformer内部结构展开预体能训练；其次，将预体能训练后的数学模型和大批多词汇的文档用例一起展开再体能训练，增强了数学模型对不同词汇的适应能力潜能。自重回词汇可视化：对于取值的输入字符串，GPT-3数学模型选用自重回内部结构来预测下两个可能再次出现的单字。在每一时间关键步骤中，数学模型将输入字符串历经第二层Transformer编解码器展开处置，并选用softmax表达式排序每一词再次出现的机率，最后选择机率最小的词作为输入。Transformer数学模型内部结构：GPT-3数学模型选用Transformer的编解码器内部结构，该内部结构包涵了空头目光监督管理机制和状态模块相连控制技术。在空头目光监督管理机制中，数学模型将输入拆分为K体形，分别排序每一头的目光分布，然后将它们分拆为两个原则上的矢量。状态模块相连控制技术允许数学模型在抽取特征时留存早先的信息，进而提高了数学模型的普遍化潜能。Zero-shot和Few-shot自学潜能：GPT-3数学模型具备强悍的zero-shot和few-shot自学潜能，即能对杨开第过的各项任务小量样品展开排序，并且具备出众的继续执行效果，几乎达到了专门为某一各项任务设计的数学模型水平。这是因为GPT-3数学模型在预体能训练过程中赢得了关于各种语义各项任务的基础原素，进而能展开快速的多说各项任务。

总而言之，GPT-3是一类如前所述Transformer互联网构架的强悍语义处置数学模型，它选用了高效率品牌化的无监督管理预体能训练思路，并选用了自重回词汇可视化和空头目光监督管理机制等控制技术，与此同时具备针对杨开第过各项任务和少样品各项任务的强悍的few-shot和zero-shot自学潜能。这些特点使它成为当前最具声望和应用领域价值的语义处置数学模型众所周知。

在学术论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》中，GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）赢得了出众的性能表现。虽然GPT-2最开始是如前所述英语统计数据体能训练的，但是历经一些研究后，可以将它应用领域到英语的文档聚合各项任务上。以下是两个简单的英语聚合讲义：

准备统计数据集：为了体能训练GPT-2英语数学模型，需要两个英语文档统计数据集。可以选用互联网爬虫从英语网站和论坛上收集统计数据，也可以从英语维基百科和其他开放统计数据源上获取统计数据。收集到统计数据后，需要展开清洗和预处置，如去重、分词等操作，以便给数学模型提供正确的输入。安装GPT-2数学模型代码库：选用Python词汇并安装GPT-2数学模型代码库，例如选用 Hugging Face 的 transformers 库来安装数学模型代码库。还需要安装其他必要的Python包和依赖项。 下面是示例代码：pip install transformers 预体能训练GPT-2英语数学模型：选用下面的代码来预体能训练GPT-2英语数学模型。该代码将体能训练两个如前所述GPT-2的英语文档聚合数学模型。此外，您还可以调整一些超模块，如batch size，learning rate等，以提高数学模型性能。from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer import torch tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(gpt2) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(gpt2) ### # Add the Chinese vocabulary to the tokenier f = open(英语词汇.txt,r,encoding=utf-8) vocab_cn_list = [] for line in f.readlines(): vocab_cn_list.append(line.strip()) tokenizer.add_tokens(vocab_cn_list) array = [vocab_cn_list.index(。),tokenizer.eos_token_id,tokenizer.sep_token_id] special_tokens_dict = {additional_special_tokens: [<nl>, <s>] + vocab_cn_list[array[0]:array[-1]+1]} tokenizer.add_special_tokens(special_tokens_dict) model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) ### inputs = tokenizer("我想", return_tensors="pt") outputs = model.generate(inputs[input_ids], max_length=50, do_sample=True) text = tokenizer.decode(outputs[0]) print(text)