gpt-2

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GPT-2模型展现自然语言处理新境界

GPT-2是OpenAI开发的自然语言处理模型,展现了无监督学习在多任务处理中的卓越能力。项目开源了模型代码和预训练模型,便于研究人员探索其潜力。尽管性能出色,使用时仍需审慎评估其适用性,尤其是在安全关键领域。该项目也鼓励深入研究GPT-2的行为特征及其潜在影响。

GPT-2语言模型自然语言处理机器学习OpenAIGithub开源项目

状态: 存档(代码按原样提供,不会有更新)

gpt-2

来自论文"语言模型是无监督的多任务学习器"的代码和模型。

你可以在我们的原始博客文章6个月后的跟进文章最终文章中了解GPT-2及其分阶段发布的情况。

我们还发布了一个数据集供研究人员研究其行为。

<sup>*</sup> 注意,由于一个错误,我们原始的参数计数是错误的(在我们之前的博客文章和论文中)。因此你可能看到小型模型被称为117M,中型模型被称为345M。

使用

这个仓库旨在为研究人员和工程师提供一个实验GPT-2的起点。

有关基本信息,请参阅我们的模型卡片

一些注意事项

  • GPT-2模型的鲁棒性和最坏情况行为尚未得到充分理解。与任何机器学习模型一样,请仔细评估GPT-2是否适合你的用例,特别是在没有微调或在安全关键应用中使用时,可靠性很重要。
  • 我们的GPT-2模型训练所用的数据集包含许多带有偏见和事实错误的文本,因此GPT-2模型也可能存在偏见和不准确。
  • 为避免样本被误认为是人工撰写的,我们建议在广泛传播之前明确标记样本为合成内容。我们的模型在细微之处常常不连贯或不准确,这需要人类仔细阅读才能注意到。

与我们合作

如果你正在进行有趣的GPT-2研究或应用开发,请告诉我们!我们特别感兴趣听取并可能与那些正在研究以下内容的人合作:

  • 潜在的恶意使用案例及其防御措施(例如合成文本的可检测性)
  • 模型中固有的问题内容(如偏见)的程度及有效的缓解措施

开发

参见DEVELOPERS.md

贡献者

参见CONTRIBUTORS.md

引用

请使用以下bibtex条目:

@article{radford2019language,
  title={Language Models are Unsupervised Multitask Learners},
  author={Radford, Alec and Wu, Jeff and Child, Rewon and Luan, David and Amodei, Dario and Sutskever, Ilya},
  year={2019}
}

未来工作

我们可能会发布用于评估模型在各种基准测试上表现的代码。

我们仍在考虑发布更大的模型。

许可证

修改后的MIT许可证

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