GPT-1
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主要解决的问题：怎么在无标号数据上面预训练大模型？
GPT使用语言模型来进行预训练，并使用了n-gram方法对当前单词进行预测。通俗的说，也就是根据前k个单词来预测下一个单词谁什么，大量高质量文本语料就意味着自动获得了海量的标注数据。最关键的是如何优化目标函数，因为不同的任务目标函数设定是不一样的。GPT使用对数最大似然函数来计算loss，使用transformer的解码器（因为有掩码不能看到完整的句子信息），并且其中使用了position embedding引入了位置信息。
怎么做模型微调？
微调时使用的是带有标号的数据集，每次输入长度为m的一条序列x，这条序列有一个标号y。模型根据输入的序列x预测其标号y（标准分类任务）。要考虑的是如何将nlp下游的子任务表示成我们想要的形式，即一些序列和其相应的标号。
怎么根据任务的不同改变下游输入？
如下图所示，其中start（起始）、delim（分割）和 extract（终止）是特殊字符，文本中不会出现的字符。
- 分类任务(classification)：输出是分类类别。
- 蕴含任务(entailment)：输出是是与否，是否蕴含这个关系。
- 相似性任务：相似是一个对称关系，但是语言模型是有顺序的，所以做了两种拼接，最后输出是二分类，相似或不相似。
- 多选题：问一个问题给出几个答案选出认为正确的问题，输出的是每个答案对于这个问题是正确答案的置信度。
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