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BeijingForestStudio
ThenameoftheDepartment
北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心
部门名称
预训练语言模型GPT3
硕士研究生高依萌
2021年02月07日
内容提要
•背景简介
•基本概念
•算法原理
•优劣分析
•应用总结
•参考文献
2
背景简介
•预期收获
–1.理解词嵌入，预训练语言模型基本概念，attention算法，transformer基本
结构
–2.梳理GPT1到GPT3的模型结构变化
–3.了解GPT3的优缺点
–4.了解GPT3在NLP领域的应用
3
背景简介-问题引入
•输入法
–如何根据输入内容，提示下一个单词？
•单词如何表示？
•预测单词的模型如何构建？
4
背景简介-词的表示
•离散表示(one-hotrepresentation)
‐维数灾难：高维稀疏，不易训练
‐语义鸿沟：没有刻画词之间的语义相似度
•分布式表示，词嵌入(wordembedding)
‐低维稠密，易于训练
‐欧式距离刻画语义相似度
…
king…king...−.…分布式向量在二维空间映射示意图
queen…语言模型queen...−.…
womanwoman.−...…
…
man⋮训练man−...−.…
⋮⋮⋮
One-hotdistributed
词语向量化
5
背景简介-词嵌入可视化
•数值转化成不同深浅的颜色
‐king[0.50451,0.68607,-0.59517,-0.022801,0.60046,-0.13498,
-0.08813,0.4·····]•如果接近2，则为红色
•如果接近0，则为白色
•如果接近-2，则为蓝色
6
背景简介-统计语言模型
•语言模型
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