GPT-3: Sparse Attention and Few-Shot Learning

分类

自然语言处理

标签

GPT-3, Sparse Attention, Few-Shot Learning, AI模型, 机器学习

日期

2025年4月12日

内容概述

GPT-3采用了Sparse Attention技术，与GPT-2相比，显著提升了生成内容的真实性和处理更长输入序列的能力。GPT-3主推few-shot学习，并拥有更大的数据量和模型参数。其训练范式结合了预训练与in-context learning，与元学习相关联。

模型结构与技术创新

Sparse Attention

• Dense Attention：每个token之间两两计算attention，复杂度是$O(n^2)$。
• Sparse Attention：每个token只与其他token的一个子集计算attention，复杂度降低为$O(n\cdot \log n)$。

💡启发点：使用Sparse Attention不仅节约了显存和耗时，还能处理更长的输入序列，并关注距离较近的上下文。

训练范式

• 结合预训练和few-shot/in-context learning。
• GPT-3主推few-shot学习，而GPT-2则主推zero-shot。

与GPT-2区别

• 模型结构：在GPT-2基础上，将attention改为了sparse attention。
• 效果：生成内容更为真实。
• 数据量：GPT-3的数据量远大于GPT-2，清洗后达到570G，而GPT-2仅有40G。
• 模型参数：GPT-3最大模型参数为1750亿，GPT-2最大为15亿。

常见错误

⚠ 注意在实现Sparse Attention时，确保正确选择token子集以避免信息丢失。

行动清单

1. ✅ 研究Sparse Attention在其他模型中的应用可能性。
2. ❗ 探索few-shot学习在不同领域的效果。
3. ⚠ 评估GPT-3在实际应用中的性能表现。

数据表格

来源标注

原始出处: Language Models are Few-Shot Learners

通过以上分析，GPT-3不仅在模型结构上进行了创新，还通过Sparse Attention技术提升了效率和性能，值得在自然语言处理领域进一步探索和应用。