2020年5月底OpenAI發(fā)布了有史以來最強(qiáng)的NLP預(yù)訓(xùn)練模型GPT-3，最大的GPT-3模型參數(shù)達(dá)到了1750億個(gè)參數(shù)。論文《Language Models are Few-Shot Learners》長達(dá)74頁已發(fā)布在arXiv。
有網(wǎng)友估算最大的GPT-3模型大小大約有700G，這個(gè)大小即使OpenAI公開模型，我們一般的電腦也無法使用。一般需要使用分布式集群才能把這個(gè)模型跑起來。雖然OpenAI沒有公布論文的花費(fèi)，不過有網(wǎng)友估計(jì)這篇論文大約花費(fèi)了上千萬美元用于模型訓(xùn)練。
如此驚人的模型在模型的設(shè)計(jì)上和訓(xùn)練上有什么特別之處嗎？答案是沒有。作者表示GPT-3的模型架構(gòu)跟GPT-2是一樣的，只是使用了更多的模型參數(shù)。模型訓(xùn)練也跟GPT-2是一樣的，使用預(yù)測下一個(gè)詞的方式來訓(xùn)練語言模型，只不過GPT-3訓(xùn)練時(shí)使用了更多的數(shù)據(jù)。
既然這樣，那這只怪獸特別之處是什么？GPT-3論文的核心在于下圖：
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新加坡國立大學(xué)NExT中心的王翔博士分析了知識圖譜在個(gè)性化推薦領(lǐng)域的應(yīng)用背景，并詳細(xì)介紹了課題組在個(gè)性化推薦中的相關(guān)研究技術(shù)和進(jìn)展，包括基于路徑、基于表征學(xué)習(xí)、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識圖譜在推薦系統(tǒng)中的融合技術(shù)
根據(jù)各種指法的具體特點(diǎn),對時(shí)頻網(wǎng)格圖、時(shí)域網(wǎng)格圖、頻域網(wǎng)格圖劃分出若干個(gè)不同的計(jì)算區(qū)域,并以每個(gè)計(jì)算區(qū)域的均值與標(biāo)準(zhǔn)差作為指法自動(dòng)識別的特征使用，用于基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的指法自動(dòng)識別
Tube Feature Aggregation Network（TFAN）新方法，即利用時(shí)序信息來輔助當(dāng)前幀的遮擋行人檢測，目前該方法已在 Caltech 和 NightOwls 兩個(gè)數(shù)據(jù)集取得了業(yè)界領(lǐng)先的準(zhǔn)確率
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