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人工智能GPT-3替代大语模型(LLMS)

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有条件的变压器语言模型,用于可控生成

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大规模的语言模型显示出有希望的文本生成功能,但用户无法轻松控制这一生成过程。 Salesforce发布了CTRL,这是一种16亿参数有条件的变压器语言模型,经过培训,可根据控制域,子域,实体,实体,日期和特定于任务的行为的控制代码条件。控制代码源自与原始文本自然合作的结构,保留了无监督学习的优势,同时提供了对文本生成的更明确的控制。

该代码当前支持两个功能:
- 从训练有素的模型中生成两个模型可下载 - 一个序列长度为256,序列长度为512的模型 - 它们接受了单词级词汇的训练,并且通过滑动窗口方法可以远远超出其超越其超越其训练有素的序列长度。
- 源归因 - 给定提示,在每个域控制代码上打印及时条件的困惑(请参阅本文第5节)。

原文:

Large-scale language models show promising text generation capabilities, but users cannot easily control this generation process. Salesforce released CTRL, a 1.6 billion-parameter conditional transformer language model, trained to condition on control codes that specify domain, subdomain, entities, relationships between entities, dates, and task-specific behavior. Control codes were derived from structure that naturally co-occurs with raw text, preserving the advantages of unsupervised learning while providing more explicit control over text generation.

The code currently supports two functionalities:
- Generating from a trained model, two models are available for download - one with a sequence length of 256 and another with a sequence length of 512 -- they are trained with word-level vocabularies and through a sliding window approach can generate well beyond their trained sequence lengths.
- Source attribution - given a prompt, prints the perplexity of the prompt conditional on each domain control code (see Section 5 of the paper).

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