论文题目: Language Models are Few-Shot Learner
论文地址: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Abstract.html
论文发表于: NIPS 2020
论文所属单位: OpenAI

论文大体内容
本文主要提出了GPT-3（Generative Pre-Training）模型，通过大模型pre-train进行In-context Learning，并在Zero-shot Learning、One-shot Learning和Few-shot Learning上进行实验，在NLU任务上有不错的表现，但也就只有较少的task上能比得上Fine-tune的SOTA。

Motivation
本文作者继续他们对于通用大模型GPT的愿景，增加训练数据，并把模型继续做大，然后实验观察在Zero-shot Learning、One-shot Learning和Few-shot Learning上的效果。

Contribution
①训练更通用的pre-train模型进行In-context Learning；
②在Zero-shot Learning、One-shot Learning和Few-shot Learning中有不错的表现；

1. GPT-3使用的方法跟GPT-2[1]基本一样，主要的区别是扩大了模型参数量（15亿 -> 1750亿个参数），训练数据集大小（40GB -> 570GB）；

2. 本文使用In-context Learning的方式来实验Zero-shot Learning、One-shot Learning和Few-shot Learning；
①Fine-tuning: 对大的预训练模型进行Fine-tune是不容易的，所以就有了Prompt Learning和In-context Learning；
②Few-shot: 先给定K个example（K∈[10, 100]），再让模型预测。Few-shot Learning的优点是只需要提供很少的与目标任务相关的训练样本，而缺点是效果比Fine-tune的差；
③One-shot: 只给1个example；
④Zero-shot: 没有example；

3. GPT-3针对所有的task没有进行梯度更新或者Fine-tune，所以本文的实验更多是展示GPT的泛化能力和通用性；

实验
4. Language Modeling, Cloze, and Completion Tasks

5. Question Answering

6. Translation
训练数据集中93%都是英文。

7. SuperGLUE

参考资料
[1] GPT-2 https://blog.csdn.net/John159151/article/details/129098787
[2] GPT-1 https://blog.csdn.net/John159151/article/details/129062724
[3] GPT-3 Github https://github.com/openai/gpt-3

以上均为个人见解，因本人水平有限，如发现有所错漏，敬请指出，谢谢！