GPT-2 是使用「transformer 解码器模块」构建的，而 BERT 则是通过「transformer 编码器」模块构建的。我们将在下一节中详述二者的区别，但这里需要指出的是，二者一个很关键的不同之处在于：GPT-2 就像传统的语言模型一样，一次只输出一个单词（token）。下面是引导训练好的模型「背诵」机器人第一法则的例子：这...
GPT-2 可以处理 1024 个令牌。每个令牌沿着其自己的路径流经所有解码器块。 运行经过训练的 GPT-2 的最简单方法是让它自行漫游(技术上称为生成无条件样本)——或者,我们可以给它一个提示,让它谈论某个主题(又名生成交互式条件样本)。样品)。在漫无目的的情况下,我们可以简单地给它开始标记并让它开始生成单词(...
8. GPT-2 全连神经网络:第一层 在全连接神经网络中,当自注意力机制已经将合适的上下文包含在其表征中之后,模块会处理它的输入词。它由两层组成:第一层的大小是模型的 4 倍(因为小型 GPT-2 的大小为 768 个单元,而这个网络将有 768*4=3072 个单元)。为什么是 4 倍呢?这只是原始 transformer 的运行大小...
其中OpenAI GPT-2能够创作出逻辑清晰且激情盎然的文章,远远超出了人们对当前语言模型创造力的预期,给公众留下了深刻的印象。GPT-2并不是专门写小说的语言架构——结构与仅含解码器的transformer相似,但它实则是基于transformer的语言模型,规模巨大,在海量的数据集上进行训练。本文将介绍能让模型生成结果的架构,深入到...
GPT2是OPen AI发布的一个预训练语言模型,见论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》,GPT-2在文本生成上有着惊艳的表现,其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们的预期。仅从模型架构而言,GPT-2 并没有特别新颖的架构,GPT-2继续沿用了原来在GPT中使用的单向 Transformer 模型,而这...
GPT2根据训练参数的数量,分普通,中等,大型,超大型四个模型,本文以hugging face提供的中等模型gpt2_medium为例,结合Google Colab的GPU来训练。我们需要用到Github, Google Colab, Google driver 以及 hugging face。 如果是本地跑,可以在hugging face上把模型下下来,将Colab项目的源代码少量改动就可以了,比如直接读取...
读者可以用「AllenAI GPT-2 Explorer」(https://gpt2.apps.allenai.org/?text=Joel%20is)来体验 GPT-2 模型。它可以给出可能性排名前十的下一个单词及其对应概率,你可以选择其中一个单词,然后看到下一个可能单词的列表,如此往复,最终完成一篇文章。
https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese 15亿参数版GPT-2 能够实现逆天效果GPT-2模型，用到了15亿个参数。 在发布这一模型的时候，OpenAI说，这个模型实在太厉害了，要慢慢开源。 于是就开始了“挤牙膏”开源之旅，从今年2月到现在，才开源到了7.74 亿参数版本。 这一路上，有不少人都表示非常难以忍耐...
预训练GPT-2中文模型：使用下面的代码来预训练GPT-2中文模型。该代码将训练一个基于GPT-2的中文文本生成模型。此外，您还可以调整一些超参数，如batch size，learning rate等，以提高模型性能。from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizerimport torchtokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')...