二. GPT-2 1.训练数据 2.输入表征 3. 模型 三. 实验 1. Language Modeling 2. Children’s Book Test 3. LAMBADA 4. Winograd Schema Challenge 5. Reading Comprehension 6. Summarization 7.Translation 8. Question Answering 四. 总结 复习openai的GPT系列模型第二个GPT-2。 一. 概述 当下机器学习系统...
从这个意义上说，我们可以说 GPT-2 基本上相当于输入法的单词联想功能，但它比你手机上安装的此类应用大得多，也更加复杂。OpenAI 的研究人员使用了一个从网络上爬取的 40GB 超大数据集「WebText」训练 GPT-2，该数据集也是他们的工作成果的一部分。如果从占用存储大小的角度进行比较，我现在用的手机输入法「Swi...
fromtransformersimportGPT2LMHeadModelmodel_hf=GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")# 获取参数字典,返回 python dict 形式sd_hf=model_hf.state_dict()# 打印参数名和参数形状fork,vinsd_hf.items():print(k,v.shape) 可以关注前两行,wte.weight 和 wpe.weight,是 GPT2 的输入层,token embedding 和...
首先从输入开始。与之前我们讨论的其他 NLP 模型一样,GPT-2 在嵌入矩阵中查找输入的单词的对应的 embedding 向量--这是我们从训练好的模型中得到的组件之一。 每一行都是词的 embedding:这是一个数字列表,可以表示一个词并捕获一些含义。这个列表的大小在不同的 GPT-2 模型中是不同的。最小的模型使用的 embedd...
c389GPT-2的输入是完全的文本,什么提示都不加吗? 它也会加入提示词,比如:“TL;DR:”,GPT-2模型就会知道是做摘要工作了。输入的格式就是 文本+TL;DR:, 3.1 效果 注意到,标准模型 1542M 在8个测试集上斩获7个记录,而最小的模型 117M 也能在其中4个测试集上挑起大梁。而且GPT-2 没有 Fine-Tune ...
GPT-2是通过transformer解码器模块构建的,而BERT是通过transformer的编码器模块构建的。下文会探讨它们之间的差异,但其中最主要的一个就是GPT2会像传统的语言模型一样,每次输出一个词。我们可以试着激发一个训练过的GPT2,令其背诵机器人第一定律: 这些模型实际操作的流程就是每次生成词(token)后,将其添加到输入序列...
将输入向量和注意力权重向量相乘(之后加上偏置向量)得到这个词的键、值和查询向量。 3. GPT-2 自注意力机制:1.5-分裂成注意力头 在前面的示例中,我们直接介绍了自注意力机制而忽略了「多头」的部分。现在,对这部分概念有所了解会大有用处。自注意力机制是在查询(Q)、键(K)、值(V)向量的不同部分多次进行的...
将单词输入第一个 transformer 模块之前需要查到它对应的嵌入向量,再加上 1 号位置位置对应的位置向量。 2.堆叠 第一个 transformer 模块处理单词的步骤如下:首先通过自注意力层处理,接着将其传递给神经网络层。第一个 transformer 模块处理完但此后,会将结果向量被传入堆栈中的下一个 transformer 模块,继续进行计...
1.6 深入理解 GPT2 的更多细节 输入编码 让我们更深入地了解模型。首先从输入开始。与之前我们讨论的其他 NLP 模型一样,GPT-2 在嵌入矩阵中查找输入的单词的对应的 embedding 向量--这是我们从训练好的模型中得到的组件之一。 每一行都是词的 embedding:这是一个数字列表,可以表示一个词并捕获一些含义。这个列表...
model=GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2') # model.config.use_return_dict = None # print(model.config.use_return_dict) # GPT模型第一次迭代的输入的上下文内容, 将其编码以序列化. # 同时, generated也用来存储GPT2模型所有迭代生成的token索引. ...