full-shot models
时间: 2023-10-20 11:31:59 浏览: 58
引用提到了GPT-3模型在不同样本推理形式下的表现。其中,One-shot是指模型只使用一条样本进行推理,Few-shot是指模型使用少量样本进行推理(例如64条样本)。这些推理形式展示了GPT-3模型在处理自然语言任务时的能力。通过比较GPT-3模型和微调模型在TriviaQA数据集上的实验结果,可以看出,GPT-3模型在One-shot情况下已经能够与最好的微调模型相媲美,在Few-shot情况下甚至超过了微调模型的效果。这表明GPT-3模型在处理任务时具有较强的推理能力。然而,需要注意的是,GPT-3模型的参数量非常庞大(1750亿),在现有的硬件条件下,实际应用仍然存在一定的困难。此外,GPT-3模型采用的是从左到右的建模方式,对于需要结合上下文的NLU任务来说,GPT-3的效果可能不如预期。因此,虽然GPT-3模型在某些方面表现出强大的性能,但在实际应用中仍然面临一些挑战。引述了GPT-3模型在处理自然语言任务时的能力,特别是在One-shot和Few-shot情况下的表现。这些实验结果表明,GPT-3模型具有较强的推理能力,并且在某些情况下能够超越微调模型的效果。然而,需要注意的是,GPT-3模型的参数量非常庞大,这对于实际应用来说可能存在一些限制。此外,GPT-3模型的建模方式也可能对某些任务的效果产生一定影响。因此,在使用GPT-3模型时需要综合考虑其性能和适用性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [四两拨千斤,训练大模型的PEFT方法](https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/131584584)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [论文笔记:Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners](https://blog.csdn.net/qq_43183860/article/details/120660668)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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