GPT主要使用了单向的自回归(autoregressive)注意力机制
时间: 2024-02-07 11:01:59 浏览: 29
回答: 是的,GPT主要使用了单向的自回归(autoregressive)注意力机制。这意味着在生成文本时,GPT模型会根据之前生成的单词来预测下一个单词,从而逐步生成完整的文本。这种单向的自回归机制使得GPT在处理语言任务时能够保持上下文的连贯性和一致性。\[1\] GPT系列的模型结构秉承了不断堆叠transformer的思想,通过不断提升训练语料的规模和质量,提升网络的参数数量来完成GPT系列的迭代更新的。\[2\] GPT模型的能力可以通过不断提升模型容量和语料规模来不断提升。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Transformers】第 4 章:自回归和其他语言模型](https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/127648196)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [GPT系列模型技术路径演进](https://blog.csdn.net/qq_36287702/article/details/129671523)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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