HuggingFace简明教程,BERT中文模型实战示例.NLP预训练模型,Transformers类库,datasets类库快速入门. 574 -- 3:35 App 免费部署微软Edge TTS,适配openai语音api接口,一键部署教程。强劲语音秒速生成。可本地部署 5983 30 17:34:36 App 【B站第一】清华大佬1000分钟讲完的AI大模型(LLM)入门到实战全套学习教程!整整135...
GitHub 地址：https://github.com/karpathy/llm.c/discussions/677 训练。使用 llm.c 训练 GPT-2 非常简单，因为它是用 C/CUDA 编写的，因此不需要 minconda、Python、PyTorch 等。你只需一个 8XH100 GPU box，Karpathy 建议从 Lambda Labs 购买一个。不过 llm.c 在计算上很灵活，如果你只有 1 个 GPU...
这里有一个适用于全新 8xH100 实例的启动脚本：sudo apt-get updatesudo apt-get install vim tmux python3-pip python-is-python3 -ygit clone https://github.com/KellerJordan/modded-nanogpt.gitcd modded-nanogpttmuxpip install numpy==1.23.5 huggingface-hub tqdmpip install --upgrade torch &python ...
#下面三行初始化Token编码器 import tiktoken #这是一个BPE编码器,传闻比HuggingFace的快几倍 enc = tiktoken.get_encoding("gpt2") encode = lambda s: enc.encode(s, allowed_special={'<|endoftext|>'}) #这个是给每一行增加一个分隔,用来做Token化时的每一行处理 text = "<|endoftext|>" + text...
# inference token_eos = torch.tensor([198]) out_token = None i = 0 with torch.no_grad(): while out_token != token_eos: logits, _ = model(in_tokens) out_token = torch.argmax(logits[-1, :], dim=0, keepdim=True) in_tokens = torch.cat((in_tokens, out_token), 0) ...
论文标题：TableGPT2: A Large Multimodal Model with Tabular Data Integration论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.02059TableGPT 智能体：https://github.com/tablegpt/tablegpt-agentHugging Face：https://huggingface.co/tablegpt/TableGPT2-7B 该团队表示：「提出 TableGPT2 的关键动机是解决当前 LLM 在...
两种「注入」方式带你黑🧑💻掉「LLM」大模型(ChatGPT Claude3 Gemini均适用)|未成年请在家长陪同下学习 04:51 「Heygen」这个数字人确实很牛p啊|内含免费试用地址 00:08 让GPT4、Claude3和其他大模型一起玩街霸❗️最后竟然..gpt4跪了...第一名大家猜猜是谁❓ 01:20 鹅厂这波可能赢了...
Transformer Explainer 可视化展示了基于 Transformer 的 GPT-2 模型经过训练是如何处理文本输入并预测下一个 token 的。前端使用了 Svelte 和 D3 实现交互式可视化,后端则利用 ONNX runtime 和HuggingFace 的 Transformers 库在浏览器中运行 GPT-2 模型。
https://huggingface.co/spaces/Xenova/the-tokenizer-playground 如上图,BPE分词方法将lowest分成两个子词low和est。 2.构造输入X和标签Y 训练数据一共有5145个token,90%*5145作为训练集,10%*5145作为验证集。 train_ratio=0.90#90%ofdata will be training,10%will be validation ...
当前业内普遍认可的一个观点是,大模型(LLM)参数规模越大,其性能越强,表现得越像人类。 然而,一个只有 5 亿参数的小模型(SLM),在做文档摘要任务时,其表现却超过了 GPT-3.5。这听起来很不可思议。官方曾公布 GPT-3.5 的参数量为 1750 亿,是该小模型的 300 倍。