ChatGPT原理解析
文章目录
- Transformer
- 模型结构
- 构成组件
- 整体流程
- GPT
- 预训练
- 微调模型
- GPT2
- GPT3
- 局限性
- GPT4
- 相关论文
Transformer
Transformer，这是一种仅依赖于注意力机制而不使用循环或卷积的简单模型，它简单而有效，并且在性能方面表现出色。
在时序模型中，2017年最常用的模型是循环神经网络(RNN)，RNN是一种序列模型，通过将之前的信息存储在隐藏状态中，使得它能够有效地处理时序信息。然而，由于RNN是按照时间步骤逐个计算的，因此它不易并行化，导致它在计算性能上存在缺陷。
Transformer模型完全基于注意力机制，而不再使用循环神经网络。由于注意力机制可以并行化，因此Transformer具有更好的并行性能
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