Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
时间: 2023-04-01 07:01:10 浏览: 125
你好,关于“Improving Language Understanding by Generative Pre-Training”,我可以回答你的问题。这是一种基于生成式预训练的自然语言处理技术,旨在提高语言理解能力和语言生成能力。该技术已经在许多自然语言处理任务中取得了显著的成果,包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。
相关问题
有关ChatGPT的参考文献
以下是关于ChatGPT的一些参考文献:
1. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI blog, 1(8), 9.
2. Zhang, Y., Sun, Y., Galley, M., Chen, Y. C., Brockett, C., Gao, X., ... & Dolan, B. (2019). Dialogpt: Large-scale generative pre-training for conversational response generation. arXiv preprint arXiv:1911.00536.
3. Keskar, N. S., Mangipudi, S. A., & Sohoni, M. M. (2020). Transfer learning in natural language processing. arXiv preprint arXiv:2007.01852.
4. Wolf, T., Debut, L., Sanh, V., Chaumond, J., Delangue, C., Moi, A., ... & Brew, J. (2020). Transformers: State-of-the-art natural language processing. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 11742-11754).
5. Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language understanding by generative pre-training. URL https://s3-us-west-2. amazonaws. com/openai-assets/researchcovers/languageunsupervised/language_understanding_paper. pdf.
transformer文献推荐
当然,我可以给你一些 Transformer 相关的经典文献推荐。以下是一些著名的 Transformer 相关论文:
1. "Attention Is All You Need" by Vaswani, et al. (2017)
这是最早提出 Transformer 模型的论文,引入了自注意力机制,并在机器翻译任务上取得了非常好的效果。
2. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" by Devlin, et al. (2018)
这篇论文介绍了 BERT 模型,它是基于 Transformer 的预训练模型,通过大规模无监督学习在多种下游任务上取得了很好的表现。
3. "XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding" by Yang, et al. (2019)
这篇论文提出了 XLNet 模型,它在 BERT 模型的基础上引入了排列语言模型(permutation language modeling)的思想,显著改进了预训练表现。
4. "GPT-1: Improving Language Understanding by Generative Pre-Training" by Radford, et al. (2018)
这篇论文介绍了 GPT-1 模型,它是基于 Transformer 的生成式预训练模型,通过自回归训练在语言理解任务上取得了显著进展。
5. "GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners" by Radford, et al. (2019)
这篇论文介绍了 GPT-2 模型,它在 GPT-1 的基础上扩展了模型规模和训练数据,取得了更好的生成效果。
这些论文都是 Transformer 领域的经典之作,可以帮助你深入理解 Transformer 模型的原理和应用。希望对你有所帮助!