GPT：有足够大的语料，可以完成相关的下游任务
总结：
Contrastive Language-Image Pre-Training(利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉模型)，预训练模型直接zero-shot，迁移能力强。
泛化能力强，不需要训练也能认识。
可以在CLIP基础上做拓展。
打通图像和文本的连通，对抗生成网络

CLIP下游应用：VQGAN、DALL-E

总体思路：将关键词/离散特征组装特征为连续特征。
本质：图像离散化特征。
流程：编码器(模型学出来的)得到特征——根据相似度得到离散特征——查codebook表，得到最后实际编码后的特征。

基于VQGAN：建立Codebook，计算相似度

CLIP-Event:Connecting Text and Images with Event Structures

能将事件中的人与动作链接起来。
相当于先通过文本时间抽取得到一些关系组合，再与图像进行配对
新闻事件抽取——知识图谱的抽取——先把新闻抽取成一个三元组，然后还要再讲他们组合成一句话
正负样本的制作——正样本就是抽取的事件——负样本可以替换事件——也可以替换主体——类似hard negative
正负样本组合

Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents

github代码： DALLE2-pytorch

• 对比学习：无监督近似有监督的效果。4亿对配对文本，可以训练出一个模型。prior生成clip的image embedding——decoder生成一个图像。（扩散模型：diffusion model，U-Net，扩散过程：对图片逐渐加噪、马尔科夫过程；逆扩散过程：从噪声中逐渐复原出图片。

• 已知：加载预训练模型，获得文本embedding、图像embedding。

• 输入：text embedding

• 过程：训练两个UNET：先验prior+decoder

• （1）先验prior生成初始化图像向量：通过caption去生成图像embedding。
  AR先验：VQGAN通过codebook将图像离散化
  diffusion model扩散模型：使用Gaussian噪声不断去还原。
  文本输入(全局向量cls部分+每个词对应的向量token部分)+时间步输入+随机初始化噪音

• 输出：构建图像

GPT系列算法

• 基于Transformer做的，数据量大/参数多。目前适用于：不自己训练语言模型，微调GPT适应下游任务。
• 使用Huggingface里面的，微调
• GPT历史：
  2018年，GPT-1，5GB文本，1.17亿参数量。
  2019年，GPT-2，约40GB文本，15亿参数量。
  2020年，GPT-3，45TB文本，1750亿参数量。
• BERT与GPT区别：BERT完形填空，结合上下文——简单任务，是一个编码器；GPT：自回归模型，只给上文来预测下文，是一个解码器。

GPT-1：

整体结构就是transformer解码器。所有下游任务都需要微调(再训练)

GPT-2：

下游任务不需要微调。
Zero-Shot：不做任何训练、不做任何微调，只通过提示表示。提示在实际任务中没有训练。
（1）采样策略相关：
自回归模型要进行预测，但是会陷入一个死循环呢。成语接龙：一一得一，一一得一，一一得一，一一得一，一一得一。我们希望模型有点多样性，在生成中优先选概率高的，小概率选边缘化的东西。
（2）采样参数相关：
Temperature温度：对预测结果进行概率重新设计，默认温度为1就相当于还是softmax。温度越高，相当于多样性越丰富(雨露均沾)，温度越低相当于越希望得到最准的那个
Top k与Top p：TOPK和TOPP都是要剔除掉那些特别离谱的结果。T0PK比如概率排序后，选前10个，那之后的值就全部为0；TOPP就跟那个CUMSUM似的，算累加，一般累加到0.9或者0.95，之后的值就全部为0。

GPT-3：

不做微调。GPT-3训练的数据包罗万象，上通天文下知地理。 虽然没提供源码，但是提供了付费API来微调。单独训练“提示”，其实中文模型也有很多，百度文心大模型应该也能媲美一下。

• 3种核心的下游任务方式：Zero-shot、One-shot、Few-shot。
  （1）Zero-shot：The model predicts the answer given only a natural languaged escription of the task.No gradient updates are performed.模型只给出任务的自然语言描述来预测答案。不执行梯度更新。
  
  （2）One-shot：In addition to the task description,the model sees a singleexample of the task.No gradient updates are performed.除了任务描述之外，模型还看到了任务的单个示例（将提示例子与输入一起输入到模型中，一个提示都有效果）。不执行梯度更新。
  
  （3）Few-shot：In addition to the task description,the model sees a fewexamples of the task.No gradient updates are performed.除了任务描述之外，模型还会看到一些任务的例子（将提示所有例子与输入一起输入到模型中，一个提示都有效果）。不执行梯度更新。
  
  3种方式的对比：这三种都没有更新模型，肯定few的效果好一些，但是问题就是API更贵了，输入序列长度更长了。
  准备数据：
  1.数据集得大，清洗
  2.质量判断，对爬取的网页，进行分类任务看其质量ok不
  3.对网页进行筛选，剔除掉一些重要性低的（这些算法设计起来也不容易）
  4.包括了前几代版本的训练数据，整合一块后开始训练

GPT-3应用：Evaluating Large Language Models Trained on Code：CODEX

用GPT-3模型重新训练（注意不是微调），面向GITHUB编程。
专业定制化

streamlit前端框架