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gpt3在線生成網(wǎng)站（gpt2生成器）

發(fā)布時間：2023-03-12 14:03:25 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 82 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于gpt3在線生成網(wǎng)站的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、跑gpt3的條件
2、chatgpt能寫完整web網(wǎng)站嗎?
3、gptplanet怎么注冊
4、05-ELMo/BERT/GPT-NLP預(yù)訓(xùn)練模型

gpt3在線生成網(wǎng)站（gpt2生成器）

一、跑gpt3的條件

1、必須禁止定制自己的開放式聊天機器人功能。

2、需設(shè)置內(nèi)容過濾器以避免用戶與Samantha談?wù)撁舾性掝}。

3、必須部署自動化監(jiān)控工具監(jiān)視用戶的對話，檢測是否濫用GPT3生成的有害或敏感語句。

二、chatgpt能寫完整web網(wǎng)站嗎?

答：不能。ChatGPT是一種聊天機器人技術(shù)，它可以讓聊天機器人模擬人類的聊天行為，以提供更加有趣、貼切的回答。它可以幫助用戶快速解決日常問題，提供解決方案，但是它不能完成一個完整的web網(wǎng)站的開發(fā)。要建立一個完整的Web網(wǎng)站，需要更多的技術(shù)，包括網(wǎng)頁設(shè)計、編程、數(shù)據(jù)庫管理等等。ChatGPT可以協(xié)助開發(fā)者完成一些任務(wù)，但是它不能完成完整的Web網(wǎng)站的開發(fā)。

三、gptplanet怎么注冊

點擊“Sign Up”，填寫你的用戶名，電子郵箱，密碼，或者直接使用Facebook登錄。點擊“register”完成。之后，你就可以登錄進去并且開始聚賺了。gptplanet是一個可以獲得免費收益的網(wǎng)站，首先，你需要在官網(wǎng)上注冊一個帳戶。

四、05-ELMo/BERT/GPT-NLP預(yù)訓(xùn)練模型

這里可以參考CSDN上的文章-BERT原理和實踐： https://blog.csdn.net/jiaowoshouzi/article/category/9060488

在解釋BERT，ELMO這些預(yù)訓(xùn)練模型之前，我們先看一下很久之前的計算機是如何讀懂文字的？

每個字都有自己的獨特的編碼。但是這樣是有弊端的，字和字之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是無法得知的，比如計算機無法知道dog和cat都是動物，它反而會覺得bag和dog是比較相近的。

所以后來就有了Word Class，將一系列的詞進行分類然后讓一類詞語和一類詞語之間更有關(guān)聯(lián)，但是這樣的方法太過于粗糙，比如dog，cat，bird是一類，看不出哺乳動物鳥類的區(qū)別。

在這個基礎(chǔ)之上，我們有了Word Embedding，Word Embedding我們可以想象成是一種soft的word class，每個詞都用向量來表示，它的向量維度可能表示這個詞匯的某種意思，如圖中dog，cat，rabbit的距離相比其他更近。那么word embendding是如何訓(xùn)練出來的，是根據(jù)每個詞匯的上下文所訓(xùn)練的。

每個句子都有bank的詞匯，四個bank是不同的token，但是同樣的type。（注：token-詞例， type-詞型， class-詞類 or token是出現(xiàn)的總次數(shù)(還有種理解是token是具有一定的句法語義且獨立的最小文本成分。 )，type是出現(xiàn)的不同事物的個數(shù)。）

對于典型的Word Embedding認為，每個詞type有一個embedding，所以就算是不同的token只要是一樣的type那么word embedding就是一樣的，語義也就是一樣的。

而事實上并非如此，1,2句bank指的是銀行，3,4為水庫。所以我們希望讓機器給不同意思的token而且type還一致，給予不同的embedding。在這個問題上，之前的做法是從字典中去查找這個詞包含幾種意思，但是這樣的做法顯然跟不上現(xiàn)實中詞語的一些隱含的含義。比如bank有銀行的意思，與money一起是銀行的意思，而與blood一起卻是血庫的意思。

所以我們想讓機器今天進一步做到每一個word token都可以有自己的embedding(之前是每個type有一個embedding或者有固定的一個或多個embedding)，那么怎么知道一個word應(yīng)該有怎樣的embedding呢？我們可以取決于該詞的上下文，上下文越相近的token它們就會越相近的embedding。比如之前提到的bank，下面兩個句子它們的word token的embedding可能是相近的，而和上面的word token的embedding是相遠的。

所以我們想使用一種能夠基于上下文的Contextual word Embedding來解決一詞多義的問題。

這里使用ELMO可以做到這件事情，即每個word token擁有不同的word embedding。(右上角動物是芝麻街(美國公共廣播協(xié)會（PBS）制作播出的兒童教育電視節(jié)目)里的角色)。

它是基于RNN的預(yù)訓(xùn)練模型，它只需要搜集大量語料(句子)且不需要做任何標注，就可以訓(xùn)練這個基于RNN的語言模型，預(yù)測下一個token是什么，學(xué)習(xí)完了之后就得到了上下文的embedding。因為我們可以將RNN的隱藏層中的某一節(jié)點拿出來(圖中橙藍色節(jié)點)，它就是輸入當前結(jié)點的詞匯的word embedding。

從當計算識別到<BOS>，模型訓(xùn)練開始。首先輸入"潮水"，然后當作輸入輸出"退了"，退了當做輸入輸出"就"。

假設(shè)當前要得到”退了”這個詞的上下文embedding，首先，因為前邊的RNN只考慮到了前文而沒有考慮到后文，所以這里就使用了同前文一樣的反向的RNN。然后，它從句尾開始進行，比如給它喂”知道”，它就要預(yù)測”就”，給它喂”就”，它就要預(yù)測”退了”。這時候就不僅考慮每個詞匯的前文，還會考慮每個詞的后文。最后將正向和逆向得到的兩個不同的上下文embedding(因為方向不同訓(xùn)練結(jié)果也不一樣)拼接起來。

現(xiàn)在我們訓(xùn)練的程度都會越來越深度，當層數(shù)增加，這樣就會產(chǎn)生Deep的RNN，因為很多層，而且每一層都會產(chǎn)生上下文Embedding，那么我們到底應(yīng)該使用哪一層？每一層這種深度LSTM中的每個層都可以生成潛在表示(方框處)。同一個詞在不同的層上會產(chǎn)生不同的Embedding，那么我們應(yīng)該使用哪一層呢？ELMo的策略是每一層得到的上下文embedding都要。

在上下文embedding的訓(xùn)練模型中，每個詞輸入進去都會有一個embedding輸出來。但是在ELMo中，每個詞匯輸入進去，都會得到不止一個embedding，因為每層的RNN都會給到一個embedding，ELMo將它們統(tǒng)統(tǒng)加起來一起使用。

以圖中為例，這里假設(shè)ELMo有兩層RNN，這里是將α1(黃色，第一層得到的embedding)和α2(綠色，第二層得到embedding)加起來得到藍色的embedding，并做為接下來要進行不同任務(wù)的輸入。

但是這里存在一些問題，α1和α2是學(xué)習(xí)得到的，而且它是根據(jù)當前要進行的任務(wù)(如QA，POS of tagging )，然后根據(jù)接下來要進行的這些任務(wù)一起被學(xué)習(xí)出來。所以就導(dǎo)致不同任務(wù)導(dǎo)向下的α1和α2也不一樣。

ELMo的論文中提到，在不同任務(wù)下(SRL,Coref,SNLI,SQuAD,SST-5)。藍色的上下文embedding在經(jīng)過token(這里為沒有經(jīng)過上下文的embedding)，LSTM1，LSTM2后，它在不同階段需要的weight也不一樣。

BERT相當于是Transformer的Encoder部分，它只需要搜集大量的語料去從中學(xué)習(xí)而不經(jīng)過標注(不需要label)，就可以將Encoder訓(xùn)練完成。如果之前要訓(xùn)練Encoder，我們需要通過一些任務(wù)來驅(qū)動學(xué)習(xí)(如機器翻譯)。

BERT就是句子給進去，每個句子給一個embedding。

這里可以回憶下，Transformer的Enoder中有self-attention layer，就是給進去一個sequence，輸出也得到一個sequence。

雖然圖中使用是用詞作為單元進行輸入，但是在使用BERT進行中文的訓(xùn)練時，字會是一個更好的選擇。比如，我們在給BERT進行輸入時，用one-hot給詞進行編碼，但是詞在中文中數(shù)量龐大，會導(dǎo)致維度過高。但是，字的話相對會少很多，特別是中文(大約幾千個，可以窮舉)。這樣以字為單位進行輸入會占很大優(yōu)勢。

共有兩種方法，一種是Mask LM遮蓋語言模型，另一種是Next Sentence Prediction下一句預(yù)測。

下面用上圖的例子來理解BERT是怎么樣來進行填空的：

1）這里假設(shè)在所有句子中的詞匯的第2個位置上設(shè)置一個<MASK>；

2）接下來把所有的詞匯輸入BERT，然后每個輸入的token都會得到一個embedding；

3）接下來將設(shè)置為<MASK>的embedding輸入到Linear Multi-class Classifier中中，要求它預(yù)測被<MASK>的詞匯是哪個詞匯？

但是這個Linear Multi-class Classifier它僅僅是一個線性分類器，所以它的能力十分弱，這也就需要在之前的BERT模型中需要將它的層數(shù)等參數(shù)設(shè)計的相當好，然后得到非常出色的representation，便于線性分類器去訓(xùn)練。

那么我們怎么知道最后得到的embedding是什么樣的呢？如果兩個<MASK>下的詞匯(輸入時設(shè)置的<MASK>和最后預(yù)測的<MASK>)都放回原來的位置而且沒有違和感(就是語句還算通順)，那它們就有類似的embedding(比如退下和落下)。

如圖中，給定兩個句子1)醒醒吧和 2)你沒有妹妹。其中特殊符號[SEP]是告訴BERT兩個句子的分隔點在哪里。

特殊符號[CLS]一般放在句子的開頭，它用來告訴BERT從這開始分類任務(wù)，[CLS]輸入BERT后得到embedding然后通過Linear Binary Classifier得出結(jié)果說明：經(jīng)過BERT預(yù)測后現(xiàn)在我們要預(yù)測的兩個句子是接在一起 or 不應(yīng)該被接在一起。

這里可能會有疑問，為什么不將[CLS]放在句尾，等BERT訓(xùn)練完兩個句子再輸出結(jié)果？

對于上圖中的任務(wù)，BERT現(xiàn)在要做的事情就是給定兩個句子，讓BERT輸出結(jié)果這兩個句子是不是應(yīng)該接在一起？

所以在語料庫的大量句子中，我們是知道哪些句子是可以接在一起的，所以也需要我們告訴BERT哪些句子是接在一起的。

Linear Binary Classifier和BERT是一起被訓(xùn)練的，通過預(yù)測下一句這個任務(wù)，我們就可以把將BERT部分的最優(yōu)參數(shù)訓(xùn)練出來。

現(xiàn)在我們知道了任務(wù)一和任務(wù)二，在原論文中兩種任務(wù)是要同時進行的，這樣才能將BERT的性能發(fā)揮到最佳。

現(xiàn)在我們知道了BERT要做什么事情，那么我們要如何去使用它？共有四種方法。論文中是將【BERT模型和接下來你要進行的任務(wù)】結(jié)合在一起做訓(xùn)練。

第一種，假設(shè)當前任務(wù)是Input一個sentence，out一個class，舉例來說輸入一句話來判斷分類。

訓(xùn)練流程：1）將做要分類的句子丟給BERT；

2）需要在句子開始加上分類的特殊符號，這個特殊符號經(jīng)過BERT輸出的embedding經(jīng)過線性分類器，輸出結(jié)果為當前的句子屬于的類別是真還是假。BERT和Linear Classifier的參數(shù)一起進行學(xué)習(xí)；

3）這里的Linear Classifier是Trained from Scratch是白手起家從頭開始，即它的參數(shù)隨機初始化設(shè)置，然后開始訓(xùn)練；

4）而BERT則是加上Fine-tune微調(diào)策略(一種遷移學(xué)習(xí)方式*)，例如Generative Pre-trained Transformer(OpenAI GPT生成型預(yù)訓(xùn)練變換器)(Radford等，2018)，引入了最小的任務(wù)特定參數(shù)，并通過簡單地微調(diào)預(yù)訓(xùn)練參數(shù)在下游任務(wù)中進行訓(xùn)練。

*這里不得不提一下遷移學(xué)習(xí)中的Fine-tune，這里可以參考csdn的一篇文章： https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/80919857

( https://arxiv.org/abs/1805.12471 )

第二種，假設(shè)當前任務(wù)是input一個sentence，輸出這個句子中的每個詞匯屬于正例還是負例。舉例現(xiàn)在的任務(wù)是slot filling填槽任務(wù)(填槽指的是為了讓用戶意圖轉(zhuǎn)化為用戶明確的指令而補全信息的過程)（另一種解釋是從大規(guī)模的語料庫中抽取給定實體（query）的被明確定義的屬性（slot types）的值（slot fillers））(槽可以理解為實體已明確定義的屬性)，輸入的句子是 arrive Taipei on November 2nd輸出的槽是other dest on time time

訓(xùn)練流程：

1）將句子輸入BERT，句子中的每個詞匯都會映射出一個embedding；

2）每個詞匯的embedding輸入Linear Classifier，輸出結(jié)果；

3）Linear Classifier 白手起家和Bert微調(diào)的方式一起去做學(xué)習(xí)。

第三種，假設(shè)當前任務(wù)是input輸入兩個句子，輸出class。舉例現(xiàn)在要進行自然語言預(yù)測，讓機器根據(jù)premise前提，預(yù)測這個hypothesis假設(shè)是True還是False還是unknown不知道。實際上，我們可以把這個任務(wù)當成三分類問題。

訓(xùn)練過程：

1）在一個sentence前設(shè)置特殊符號[CLS]，然后在要輸入的兩個sentence中間設(shè)置[SEP]分隔符號；

2）將兩個sentence連同特殊符號一起輸入到BERT中；

3）將[CLS]輸入BERT后得到的embedding，再把它輸入linear Classifier中，得到class。

如圖所示，假設(shè)gravity的token序號是17，即，我們現(xiàn)在有一個問題通過QA Model后得到的s=17，e=17，那么答案就是為gravity；

同理，假設(shè)within a cloud的序號順序是77到79，即到 ,我們現(xiàn)在有一個問題通過QA Model后得到的s=77，e=79，那么答案就是為within a cloud。

https://arxiv.org/abs/1905.05950

https://openreview.net/pdf?id=SJzSgnRcKX

這張圖顯示了BERT從0-24層的層數(shù)在針對不同的NLP任務(wù)上的表現(xiàn)。

https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

而所謂的GPT,它其實就是Transformer的Decoder。

我們簡單的描述下GPT的訓(xùn)練過程：這里我們input<BOS>這個token和潮水，想要GPT預(yù)測輸出“退了”這個詞匯。

1）首先輸入[BOS]（begin of sentence）和潮水，通過Word Embedding再乘上matrix W變成a 1到a 4，然后把它們丟進self-attention 層中，這時候每一個input都分別乘上3個不同的matrix產(chǎn)生3個不同的vector，分別把它們命名為q，k，v。

q代表的是query (to match others用來去匹配其它的向量)

k代表的是key (to be matched用來去被query匹配的向量)

v代表的是value(information to be extracted用來被抽取的信息的向量)

2）現(xiàn)在要做的工作就是用每個query q 去對每個 key k做attention（吃2個向量，輸出就是告訴你這2個向量有多么匹配或者可以說輸入兩個向量輸出一個分數(shù)alpha（而怎么去吃2個向量output一個分數(shù)，有很多不同的做法））。這里要預(yù)測潮水的下一個詞，所以乘，乘上 , 乘上再經(jīng)過soft-max分別得到到。

3)我們用和每一個v相乘，和相乘加上和相乘。以此類推并相加，最終得到。

4)然后經(jīng)過很多層的self-attention，預(yù)測得到”退了”這個詞匯。

同理，現(xiàn)在要預(yù)測”退了”的下一個詞匯，按照前面的流程可以得到，然后經(jīng)過很多層的self-attention層，得到”就”這個詞匯。

GPT的神奇之處在于它可以在完全沒有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下，就可以做到閱讀理解，摘要，翻譯。折線圖中顯示了它在參數(shù)量上升的情況下，F(xiàn)1的值的效果。

1.Transformer的問題：

word Embedding 無上下文

監(jiān)督數(shù)據(jù)太少

解決方法：

Contextual Word Embedding

2.ELMo( E mbeddings from L anguages Mo del)

- 多層雙向的LSTM的NNLM

- RNN-based language models(trained from lots of sentences)