1. 源码(缩减) 四、GPT2Attention 1. 注意力计算过程 2. 源码(缩减) 本文主要解读 HuggingFace Transformer 中 GPT2 模块的源码(源文件:modeling_gpt2.py),主要涉及代码类:GPT2LMHeadModel、GPT2Model、GPT2Block、GPT2Attention。 整体结构: 一、GPT2LMHeadModel 1. Forward 方法主要参数介绍: 参数名说明 ...
见[源码(缩减)](#2.2 源码(缩减)) 2.2 源码(缩减)# classGPT2Model(GPT2PreTrainedModel):_keys_to_ignore_on_load_missing = ["attn.masked_bias"]def__init__(self, config):super().__init__(config)# 这里的hidden_size 其实就是config.json中的n_embd# 在GPT2Config类中有相关记载,如上图self...
tile是铺砖的意思,通俗讲就是将input复制multiples次,multiples如果是多个数的话就是在multiples该列表每个数对应索引哪个维度将input复制索引上那个数的次数,比如multiples是[2,3],其中2的索引是0,所以就在第一维将input复制2次,同理3的索引是1,就在第二维将input复制3次(这个比较简单就不附链接了) tf.expand_...
模型结构:定义了一个GPT-2模型的结构体GPT2,包含了配置信息(如层数、头数、通道数等)、参数张量、激活张量、梯度张量等。 前向传播(gpt2_forward): 执行模型的前向传播过程,包括词嵌入、位置编码、各层的自注意力和前馈网络、最终的线性输出和softmax激活函数。 反向传播(gpt2_backward): 执行模型的反向传播过...
扒源码系列:GPT / GPT-2 中 proj 的作用 事情是这样的。前两天翻译了一篇文章图解GPT-2。在翻译的过程中为了防止自己出错,所以参考了一下其他人对于GPT的一些理解,然后就出错了,为了解决这个错误,导致我最后重新扒了一遍GPT-2的源码,在这里跟大家分享一下。
之前分别用numpy实现了mlp,cnn,lstm和bert模型,这周顺带搞一下GPT-2,纯numpy实现,最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行,生成数据 gpt-2的mask-multi-headed-self-attention我现在才彻底的明白它是真的牛逼,比bert的multi-headed-self-attention牛的不是一点半点,提出mask的人智商也是相当高...
最近将huggingface的transformers(v4.0.1)库中的GPT2模型源码详细学习了一遍,因此将学习过程中,对于GPT2模型源码的一些学习笔记记录在此篇博客之中,以供之后参考。 GPT2模型是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型 GPT2模型的预训练语料库为超过40G的近8000万的网页文本数据,GPT2的预训练语料...
【新智元导读】本文首先详细介绍Transformer的基本结构,然后再通过GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名应用工作的介绍并附上GitHub链接,看看Transformer是如何在各个著名的模型中大显神威的。 在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN有一定了解的话,一定会知道,RNN有两个很明显的问题 ...
但我们还是倾向于将文章中利用Self-Attention的Encoder或Decoder的子结构称为Transformer。文中和源码中还包含了很多其他的一些优化例如学习率动态变化,Residual Dropout以及Label Smoothing在这里就不再赘述,有兴趣的朋友可以阅读相关参考文献进行了解。 单向二阶段训练模型——OpenAI GPT...