1.編碼器教學(xué)

什么是TransformerTransformer是一種以「注意力機(jī)制」為核心的深度網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，擅長于把一個輸入的序列翻譯成一個輸出的序列比如下圖，一個transformer網(wǎng)絡(luò)把一個英語句子翻譯成了一個中文句子。

2.編碼器培訓(xùn)

既然是一個網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，我們首先就需要放出原始論文中的結(jié)構(gòu)圖。雖然看起來很頭痛，不過沒有關(guān)系，可以在大致明白之后再回頭來看。

3.編碼器視頻教程全集

直接提供一個簡化的版本，省略掉微信解封后怎么防止再次封號細(xì)節(jié)應(yīng)該更容易看

4.編碼器講解視頻

上面就是一個隱藏了若干細(xì)節(jié)的版本，但是大的模塊全都在那比如我們現(xiàn)在輸入的是"You are welcom"，已經(jīng)翻譯出了"不"字，我們可以使用上面的網(wǎng)絡(luò)看一下數(shù)據(jù)是怎么流轉(zhuǎn)的，也就會明白input是啥，target是啥，output是啥。

5.編碼器具體怎么使用

也就是說，大概會經(jīng)歷以下階段：輸入原始的句子，經(jīng)過一系列的操作(包括tokennizer，word embedding，positional embedding)之后把輸入的句子中的詞(未必是完整的單詞)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)容易計(jì)算的向量。

6.編碼器怎么讀

比如上圖中"You", "are", "welcome"被微信解封后怎么防止再次封號轉(zhuǎn)換為了三個512維的向量；轉(zhuǎn)換之后的向量經(jīng)過一系列的encoder模塊得到最終的表達(dá)輸入的特征向量；已經(jīng)有的輸出"不"字也經(jīng)過跟輸入一樣的操作轉(zhuǎn)換為一個512維的向量，我們暫且稱之為target vector；

7.編碼器知識點(diǎn)

target vector和已經(jīng)計(jì)算出來的表達(dá)輸入的特征向量一起經(jīng)過若干層decoder模塊的操作得到融合輸入和輸出信息的表達(dá)；融合輸入和輸出信息的表達(dá)經(jīng)過一個全連接層得到最終的輸出「不客」，這樣就在輸出第一個字的基礎(chǔ)上又多輸出了一個字；

8.編碼器應(yīng)用視頻教程

把「不客」作為target input繼續(xù)上面的操作(實(shí)際上1,2,3,6,8不需要重復(fù))就可以生成我們需要的句微信解封后怎么防止再次封號子「不客氣」盡管真實(shí)的情況還有很多的細(xì)節(jié)，比如target vector又start的標(biāo)識啥的，但是這些都是細(xì)節(jié)，不影響transformer工作的整體流程。

9.編碼器視頻教程

Transformer分類從上面我們知道transformer是一個Encoder-Decoder的架構(gòu)，但是transformer的后續(xù)發(fā)展并不完全遵循這一架構(gòu)把Transformer推向大眾的個人認(rèn)為主要是Google的。

10.編碼器基礎(chǔ)知識

Bert以及OpenAI的ChatGPT但是這兩個模型都不是完整的Encoder-Decoder架構(gòu)，Bert主要是利用了Encoder架構(gòu)，而ChatGPT主要是利用了Deco微信解封后怎么防止再次封號der架構(gòu)從單純使用Encoder架構(gòu)，單純使用Decoder架構(gòu)以及使用完整的Encoder-Decoder架構(gòu)出發(fā)，我們可以把目前主樓的Transformer模型大致如下分類：。

當(dāng)然了，這個分類并沒有包含完整的目前的主流模型比如Decoder架構(gòu)里面就還有Palm，Gopher，Gato等比較知名的模型，但是我們?yōu)榱梭w現(xiàn)GPT的重要性在上圖中基本都是列舉的GPT系列模型如果大家跟我一樣，作為入門的小白，知道這些應(yīng)該已經(jīng)夠了。

Transformer流行的原因Transformer流行的最主要原因當(dāng)然是它的效果好了從2017年這篇文章開始，transformer迅速霸榜NLP的各項(xiàng)任務(wù)然后這一微信解封后怎么防止再次封號架構(gòu)又被拓展到類似計(jì)算機(jī)視覺這些領(lǐng)域，都取得了非常非常好的效果。

既然有效，當(dāng)然大家都愿意用了Transformer流行的另外一個原因是「它能夠很容易地遷移到其它任務(wù)」也就是說，用作任務(wù)A的預(yù)訓(xùn)練模型可以很容易地轉(zhuǎn)換去做B任務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)的從業(yè)者只需要用B任務(wù)的數(shù)據(jù)在A任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練模型上做一些finetune就可以得到很好完成B任務(wù)的模型。

ChatGPT對于NLP的從業(yè)者來說，2017年是transformer的元年但是對于大眾來說，2022年才是基于Transformer的大模型的元年ChatGPT才是在大眾中帶火Transformer的模型。

?說起來比較類似的一個例子就是3D打印其實(shí)很早就存在，微信解封后怎么防止再次封號在航天航空領(lǐng)域并不是一個什么新鮮的東西但是2011年左右的ABS這種廉價的打印材料出現(xiàn)才讓大眾知道什么是3D打印才有大眾去研究各種3D打印機(jī)我工作的第一家公司還造了一個巧克力打印機(jī)，我那時候也還花過很多時間研究打印機(jī)切片程序。

在那個點(diǎn)德國的工程師已經(jīng)可以用3D打印技術(shù)打印出小馬扎了?時間里程碑2018-6-11OpenAI官宣GPT-12019-2-14OpenAI官宣GPT-22020-5-28GPT-3的論文發(fā)布在arXiv

2020-6-11GPT-3 API開發(fā)出來2020-9-22GPT-3授權(quán)給微軟2021-11-18GPT-3 API開放給大眾2022-1-27InstructGP微信解封后怎么防止再次封號T發(fā)布2022-11-28GPT-3.5

2022-11-30OpenAI官宣ChatGPTGPT 原文標(biāo)題為 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training，即使用通用的預(yù)訓(xùn)練模型來提升語言理解能力（Generative Pre-Training 也可理解為“生成式預(yù)訓(xùn)練”）。

GPT 這個名字就來源于 Generative Pre-Training從論文標(biāo)題可以引出了「兩個問題」：什么是通用？在學(xué)習(xí)通用的，遷移性強(qiáng)的文本特征表達(dá)時，什么目標(biāo)函數(shù)是有效的？有了通用的特征表達(dá)之后，如何將它遷移到不同下游任務(wù)？

「GPT 使用了預(yù)微信解封后怎么防止再次封號訓(xùn)練 + 微調(diào)的方式解決了這兩個問題」GPT-2 原文標(biāo)題為 Language Models are Unsupervised Multitask Learners，字面意思為語言模型是一種無監(jiān)督多任務(wù)學(xué)習(xí)器。

相較于GPT，GPT-2其實(shí)概念上是有很大創(chuàng)新的，也就是提出了zero-hot學(xué)習(xí)它想強(qiáng)調(diào)的是「模型從大規(guī)模數(shù)據(jù)中學(xué)到的能力能夠直接在多個任務(wù)之間進(jìn)行遷移，而不需要額外提供特定任務(wù)的數(shù)據(jù)」事實(shí)上，GPT-2概念很好，但是實(shí)際效果并不好。

所以最后推出了GPT-3不同于GPT-2的完全無數(shù)據(jù)任務(wù)遷移, GPT-3很理性地說few-shot，也就是說在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上使用很少的數(shù)據(jù)我們就可以微信解封后怎么防止再次封號遷移到新的任務(wù)上去在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上，引入了 Sparse Transformer 中的稀疏注意力。

再往后，就是我們重點(diǎn)關(guān)注的對象了。先盜用一張圖

圖里面有個專有名詞RLHF，這是什么呢？其實(shí)RLHF是Reinforcement Learning from Human Feedback，也就是從人類反饋中進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)比如模型生成了a,b, c三個答案，但是使用者反饋a更靠譜，那么模型就會逐漸學(xué)會生成a。

那無論怎么樣，模型可能還是會通弄過自身的訓(xùn)練以及人類反饋的共同作用給出危害性很大的答案，或者帶有明顯偏見的一些答案這顯然是我們不希望出現(xiàn)的ChatGPT就加強(qiáng)了這方面的處理后記對于Transformer微信解封后怎么防止再次封號我也只是個初學(xué)者，希望通過分享，討論，一起進(jìn)步。

后續(xù)會有一系列文章分析Transformer里面各個步驟的詳細(xì)原理以及實(shí)現(xiàn)，歡迎繼續(xù)關(guān)注。