当下机器学习系统在很多任务中的表现出色主要是来自于其大规模的训练数据集、大容量模型以及监督学习。但是往往这种系统容易受到数据分布改变的影响。现有的机器学习系统都是针对特定场景设计的,而不是一种通用的系统。GPT-2的目标就是作为一个通用的模型,适用于各种场景,甚至不需要标注数据去训练。 GP2-2证明了语言模...
仅从模型架构而言,GPT-2 并没有特别新颖的架构,它和只带有解码器的 transformer 模型很像。 GPT-2 有着超大的规模,是一个在海量数据集上基于 transformer 训练的巨大模型。本文将带你一起探索取得优异性能的 GPT-2 模型架构,重点阐释其中关键的自注意力(self-attention)层,并且看一看 GPT-2 采用的只有解码器...
从输入开始,正如之前讨论的其他自然语言处理模型,该模型会在嵌入矩阵中查找输入的词,嵌入矩阵是获取的训练模型一部分的组件之一。 每行都是一个词嵌入向量:这一串数字都代表一个单词或含义。不同大小的GPT2模型中的数字规模是存在差异的,最小模型嵌入的规格是768每单词或词。 所以一开始,我们就在嵌入矩阵中查看了...
使用AllenAI GPT-2 Explorer来进行GPT-2建模是一个很好的方法,它使用GPT-2显示10个对下一个单词的预测结果,以及它们的概率分数。您可以选择其中一个单词,然后再查看下一个预测列表,循序渐进,持续不断地写下去。 用于语言建模的Transformers模型 正如我们在“图解Transformer模型”中看到的那样,原始的 transformer模型由...
一、GPT2 和语言模型 首先,我们来看看什么是语言模型。 1.1 什么是语言模型 在图解 Word2Vec(https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/) 中,我们了解到语言模型基本上是一个机器学习模型,它可以根据句子的一部分预测下一个词。最著名的语言模型就是手机键盘,它可以根据你输入的内容,提示下一个单词。
OpenAI 的 GPT-2 模型就用了这种只包含编码器(decoder-only)的模块。 GPT-2 内部机制速成 在我内心,字字如刀;电闪雷鸣,使我疯癫。 ——Budgie 接下来,我们将深入剖析 GPT-2 的内部结构,看看它是如何工作的。 GPT-2 可以处理最长 1024 个单词的序列。每个单词都会和它的前续路径一起「流过」所有的解码器...
minGPT项目是基于PyTorch实现的GPT-2,它包含GPT-2的训练和推理,本篇以minGPT的chargpt例子作源码分析。chargpt是训练用户自定义的语料,训练完成后基于用户给到的文本可以实现自动续先,本例采用电视剧《狂飙》的部分章节作为语料灌给GPT-2进行训练。 模型参数概览 ...
今年,我们见识了许多令人眼花缭乱的机器学习的应用成果。其中OpenAI训练的GPT-2模型就展示出了惊艳的能力,它能够撰写出连贯而富有激情的论文,比当下其他所有的语言模型写的都好。 GPT-2其实并不是一种特别新颖的架构,它的架构非常类似于Transformer模型的Decoder结构。然而,GPT2是一个非常大的基于Transformer的语言模型...
因此,一旦训练完成,我们就可以通过将采样脚本指向此目录来从最佳模型中采样: # 文本生成 python3 sample.py--out_dir=out-shakespeare-char--num_samples=2 这会生成一些示例(从零生成),例如: View Code 以上的生成结果是GPT-2模型在没有instructions tuning的前提下自动生成的。