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TL;DR
- 作者团队训练了一个
96层Transformer共1750亿参数的超大模型（GPT2只有约15亿参数），在下游任务上无需fine-tuning即可得到很好的效果。 - 本质是
GPT2的放大版（参数量放大了一百多倍）
Algorithm
- 在下游任务上，可以使用
Zero Shot、One Shot、Few Shot三种方式推理模型，下图以英语翻译法语的例子介绍三者的区别：
- GPT3 系列模型详细设置：
- GPT3 自监督训练数据：
使用了
common crawl数据集，由于common crawl数据集很脏，所以训练是数据采样率并不高
- 下图是在几个下游任务上和 SOTA 算法的比较：
从普遍表现看，GPT3 few shot 效果 > one shot > zero shot，不一定比 SOTA 点高（SOTA 普遍使用了 fine tuning，直接比较不公平）
Thought
-
在某些任务上，
GPT3 few shot效果可媲美fine tuning SOTA，可以说明GPT3还是非常强大的 -
比上一代参数量提高一百多倍，开启了大模型时代…