BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一个预训练的语言表示模型,BertTokenizer就是处理文本数据以适配BERT模型的工具。 GPT2LMHeadModel: GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2)是一个基于Transformer的自回归语言模型,用于生成文本。GPT2LMHeadModel是GPT-2模型的实现,可以用于文本生成...
transformers 3.5.1,run_clm.py 不使用3.5之前的版本,和其他包有冲突。 四、参数设置 train_data_file=path/gpt2/data/wikitext-2-raw/wiki.train.txt #上述路径下载的wikitext-2-raw文件,并更换后缀名为txt eval_data_file=path/gpt2/data/wikitext-2-raw/wiki.valid.txt model_type=gpt2 block_size=1...
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', output_hidden_states=True) prompt = "今天天气非常好," input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt') outputs = model.generate...
"""Loads pretrained GPT-2 model weights from hugging-face""" assert model_type in {'gpt2', 'gpt2-medium', 'gpt2-large','gpt2-xl'} from transformers import GPT2LMHeadModel print("loading weights from pretrained gpt: %s" % model_type) #n_layer, n_head and n_embd are determined f...
>importtorch>fromtransformersimportGPT2LMHeadModel>model=GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')>torch.allclose(model.lm_head.state_dict()['weight'],model.transformer.wte.state_dict()['weight'])True Thanks a lot for the help! tjruwase commentedon May 16, 2022 ...
搞定数据后,接下来就需要创建(初始化)一个模型了,GPT 的结构其实就是由 transformer 组成的,网上的轮子已经很多了,这里就不重新造轮子了,最常见的直接用的 transformers 库,通过配置的方式就能够快速定义一个模型出来了。 from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel, AutoConfig ...
其实,在很多大模型网站中,已经在默默的收集人类反馈信息,例如,我们在使用ChatGPT时,每一条提问都是一条prompt,大模型回复下面都会有两个icon,如果用户点击其中一个,同时又收集到了偏好反馈信息。 或者直接使用其它大模型生成prompts。 from transformers import pipeline, set_seed ...
from transformers import TrainingArguments from peft import LoraConfig from trl import RewardTrainer training_args = TrainingArguments( output_dir="./train_logs", max_steps=1000, per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=1, learning_rate=1.41e-5, optim="adamw_torch", save_...
from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("{your_username}/opt-125m-gptq", device_map="auto") Exllama核心用于更快的推理 对于4位模型,您可以使用exllama核心以获得更快的推理速度。它默认是激活的。您可以通过在[GPTQConfig]中传递disable_exllama来改变这...
import torch.nn.functional as F from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer def top_k_top_p_filtering(logits, top_k=0, top_p=0.0, filter_value=-float('Inf')): """ Filter a distribution of logits using top-k and/or nucleus (top-p) filtering Args: logits: logits distribu...