GPT3的内部结构：基于自回归、注意力机制等技术的语言处理框架

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NLP之基于Bi-LSTM和注意力机制的文本情感分类

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基于Seq2Seq和注意力机制的句子翻译

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以小25倍参数量媲美GPT-3的检索增强自回归语言模型：RETRO

NLP论文解读原创•作者 | 吴雪梦Shinemon 研究方向 | 计算机视觉导读说明: 一个具有良好性能的语言模型,一定量的数据样本必不可少.现有的各种语言模型中,例如GPT3具有1750亿的参数量,前不久发布的源1.0单体模型参数量达2457亿,DeepMind团队一起新发布的语言模型Gopher[1]也具有2800亿参数量,更有巨无霸模型MT-NLP参数量高达5300亿(如图2所示)! 为了获得更高的性能,同时增加了如此庞大的数据量,从最初的万级,到达现在的千亿级,这种方式虽有效,但是…

自然语言处理中的自注意力机制（Self-attention Mechanism）

自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结(可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html).随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all yo…