在使用交叉验证之后,效果显著，并且由于transformer在训练早期就可以观测到全局特征，所以这次训练的开头就是天选局，第一次的epoch时测试集的准确率就达到了70%，之后更是达到了100%，证实

交叉验证可以有效地评估模型的泛化性能，而Transformer模型在训练早期就可以观测到全局特征，这使得它在处理自然语言处理任务时表现优异。您提到的70%准确率可能是由于模型在初始阶段过拟合了训练数据，而后续的训练过程中通过正则化等技术减轻了过拟合的现象。最终达到100%的准确率可能是因为您的模型在训练集和测试集上都表现得非常好，但是需要注意的是，这并不一定意味着模型已经完美地泛化到了新数据上。因此，您可能需要进一步测试模型在真实场景下的性能表现。

相关问题

如何在transformer上的encoder加入完成fill-text任务的预训练并且decoder不变完成一个序列到序列的任务

对于如何在transformer上的encoder加入完成fill-text任务的预训练并且decoder不变完成一个序列到序列的任务，以下是一个可能的方案：

1. 在预训练阶段，将原始文本序列（含有[MASK]标记的序列）输入到transformer的encoder中，对encoder进行训练，使其学会识别并填充[MASK]标记的部分。

2. 结束预训练后，在进行序列到序列任务时，仍然使用相同的encoder，但将decoder替换成针对给定序列生成文本的模型，例如seq2seq模型。

通过这种方式，encoder可以在fill-text预训练任务中自动学习表征文本中的重要信息，然后将该信息用于完成序列到序列的任务，而无需对decoder进行调整。

GPT-1到ChatGPT在架构和训练方法上有哪些显著的演进？

GPT系列模型从GPT-1到ChatGPT的演进，标志着大语言模型LLM在架构和训练方法上的一系列重要创新。GPT-1作为起点，首次引入了基于Transformer架构的解码器（Decoder-only）技术，它利用大规模无监督学习进行预训练，主要通过BooksCorpus数据集完成预训练阶段，并针对特定任务进行微调。GPT-1的成功展示了语言模型在多种NLP任务中的应用潜力。

参考资源链接：[GPT系列演进：从GPT-1到ChatGPT的里程碑式突破](https://wenku.csdn.net/doc/v7in5j8y1u?spm=1055.2569.3001.10343)

随着技术的演进，GPT-2进一步增强模型的通用性，通过zero-shot学习方式，使模型无需针对特定任务进行额外训练就能展现出良好的泛化能力。GPT-3则在此基础上加入了few-shot学习，大幅增加模型参数量至1750亿，极大提升了模型的表现力和灵活性。

最后，ChatGPT的推出，基于InstructGPT的交互式模型，通过引入强化学习（RLHF）和人类反馈，实现了模型性能的飞跃。这一系列的演进，不仅展示了模型架构和技术方法上的突破，也体现了OpenAI在解决模型与人类预期对齐问题上的创新。通过《GPT系列演进：从GPT-1到ChatGPT的里程碑式突破》这本书，读者可以获得对这一演进历程的全面了解，并深入探索每一代模型的特点及其对未来AI技术的影响。

参考资源链接：[GPT系列演进：从GPT-1到ChatGPT的里程碑式突破](https://wenku.csdn.net/doc/v7in5j8y1u?spm=1055.2569.3001.10343)