在本节内容中我们使用到的是一个用GPT-2为网络结构的开源中文预训练语言模型GPT2-Chinese[1]。基于不同的训练语料,该项目中也包含了不同的预训练模型。例如使用130MB的名家散文、情感散文和散文诗歌所训练得到的散文模型;使用180MB约80万首古诗词训练得到的诗词模型;使用40MB约70万条对联训练得到的对联模型;通过CLUECorpus
编者按:AINLP技术群的坚新同学发布了一个新项目:GPT2-chitchat (GPT2 for Chinese chitchat/用于中文闲聊的GPT2模型),以下是来自该项目的详细介绍,欢迎Star。 GPT2 for Chinese chitchat项目描述 本项目使用GPT2模型对中文闲聊语料进行训练,使用 HuggingFace的transformers实现GPT2模型的编写与训练。 在闲暇时间用 GPT...
同时,使用梯度检查和权重检查等工具可以帮助你发现并解决模型中的问题。 模型评估:训练完成后,对模型进行全面评估是必要的。使用不同的评估指标(如BLEU分数、ROUGE分数等)来衡量模型的性能,并与其他预训练模型进行比较。此外,还可以通过人工评估来检验模型的逻辑性和可解释性。 部署与优化:将训练好的模型部署到实际应...
GPT2 中文文本生成器 by HitLynx：这是一个基于GPT-2模型的中文文本生成器，可用于以多种方式生成中文文本、故事和诗歌。它还可以自动生成句子，并包括情感分析功能。中文 GPT2 前端 by NLP2CT：这是一个基于GPT-2模型开发的中文文本生成软件，它提供了简单的前端界面，方便用户快速生成中文文本。该软件还包括自然...
由于GPT-2模型本身并不直接支持中文摘要生成(它主要用于文本生成任务,如续写文本),我们需要一些中文数据集来微调模型。这里假设你已经有了中文文章和对应摘要的数据集,格式为每行一对(文章,摘要)。 加载预训练模型 我们将使用Hugging Face提供的GPT-2中文预训练模型。注意,由于GPT-2主要用于生成任务,而非直接用于摘要...
from torch.utils.data import Dataset class MyDataset(Dataset): def __init__(self): with open("data/chinese_poems.txt",encoding="utf-8&q
这里使用了uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall模型和相应的tokenizer。输入生成的文本前缀 要生成中文文本，需要首先提供一个文本前缀来启动模型的生成。例如：input_text = '我今天很高兴'生成文本 使用上面加载的模型和tokenizer，可以生成文本：input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='tf')output ...
进入终端,输入 python /home/aistudio/GPT2-chitchat/interact.py --no_cuda --dialogue_model_path /home/aistudio/data/data54818,并回车; 开始和AI聊天,由于终端不方便输入中文,可以在记事本里写好后复制粘贴; 要结束请输入Ctrl+C,聊天记录保存在 GPT2-chitchat/sample/samples.txt。 In [1] !git clone...
GPT-2模型是以TensorFlow为基础实现的，因此首先需要安装TensorFlow。可以通过pip安装TensorFlow，执行以下命令：pip install tensorflow 安装gpt-2-simple gpt-2-simple是一个用于训练和生成GPT-2模型的Python库。可以通过pip安装gpt-2-simple，执行以下命令：pip install gpt-2-simple 下载GPT-2的预训练模型 GPT-2的...
首先,GPT2中文模型具备惊人的文本生成能力。它基于大规模的数据训练,能够生成具有连贯性和逻辑性的中文文本。无论是写作、编程代码还是推送文章,GPT2中文模型都能为您提供高质量的创意和建议。它的生成结果甚至可以媲美人类的写作水平,让人不禁对人工智能的未来感到兴奋。