GPT-1在有监督微调阶段使用的部分数据集
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无监督训练采用大数据集，有监督微调采用针对任务的数据集。在无监督训练阶段，采用了 12 层解码器（Decoder）堆叠的 Transformer 模型，共包含 12 个掩蔽自注意力头（masked self-attention head）。训练数据集方面，采用 BooksCorpus 数据集，该数据集包括 7000多本来自风格不同的未出版书籍，内含长段的连续文本。也可使用备选数据集 1B Word Benchmark。在无监督训练阶段，提高解码器的层数能够有效提高训练效果。在有监督微调阶段，可根据不同任务类型选择不同的数据集。
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