具体来说,研究团队构建了一个基于预训练GPT-2的信道预测神经网络,包含预处理模块、嵌入模块、预训练LLM模块和输出模块,从而提高了大语言模型在信道预测中的预测能力和泛化能力,为部署在实际应用场景中创造了更多的可能性。 研究亮点: * ...
一、wikitext-2数据集训练GPT2 1.1 安装依赖 !pipinstall-Udatasets!pipinstallaccelerate-U 注意:在Colab上训练时,最好将datasets更新到最新版(再重启kernel),避免版本低报错 colab和kaggle已经预安装transformers库 1.2 数据准备 加载数据 fromdatasetsimportload_datasetdatasets=load_dataset('wikitext','wikitext-2-...
一般NLP这边的大模型官方是有预训练的参数的,但是有些官方放出来的网站死活就是打不开,因此我还是推荐大家使用hugging face中来下载checkpoint: 以GPT2为例,我们前往GPT2的hugging face网址gpt2 at main (http://huggingface.co),点击其中的Files and version,这个界面存放了gpt2不同版本的配置文件以及模型预训练参...
因为batch_size=2,所以每个batch的输入和标签维度都是torch.Size([2, 256]) 。 torch.manual_seed(123)train_loader=create_dataloader_v1(train_data,batch_size=2,max_length=GPT_CONFIG_124M["context_length"],#256stride=GPT_CONFIG_124M["context_length"],#256drop_last=True,shuffle=True,num_worke...
2.GPT2 模型 GPT2 是 Open AI 发布的一个预训练语言模型,在文本生成上有着惊艳的表现,其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们的预期。仅从模型架构而言,GPT-2 并没有特别新颖的架构,GPT-2 继续沿用了原来在 GPT 中使用的单向 Transformer 模型,而 GPT-2 的目的就是尽可能利用单向 Transformer ...
GPT是预训练模型,为了加快速度,我们可以直接加载GPT-2预训练模型,再继续喂入语料训练即可。 从GPT-2预训练模型进行初始化,并输入莎士比亚数据集进行后续的微调(测试GPT-2模型能否通过微调迁移到一个新的NLP任务上),以较小的学习率进行训练, # 拉取莎士比亚作品,使用OpenAI BPE分词器生成train.bin/val.bin ...
2. GPT GPT的底层架构是transformer,是由pre-training和fine-tuning两部分构成的 预训练数据GPT 使用 BooksCorpus 数据集,它包含了7000本书,共计 5GB 文字。这样超大的数据规模,是 GPT 成功的关键之一。Elmo 所使用的 1B Word Benchmark 数据集与之体量相当,但被重新整理成单句,因而丢失了长序列的样本,是它没...
GPT-2 的整体结构如下图,GPT-2 是以 Transformer 为基础构建的, 使用字节对编码的方法进行数据预处理,通过预测下一个词任务进行预训练的语言模型,下面我们从 GPT-2 的预处理方法出发,来一步步详细解析一下 GPT-2。 image.png 字节对编码 GPT-2 模型在数据预处理时使用了字节对编码(Byte Pair Encoding,简称 ...
- 预训练（Pre-trained）：GPT是根据书本、互联网等中的大量文本进行训练的。- Transformer：GPT是一种仅用于解码器的Transformer神经网络。大模型，如OpenAI的GPT-3、谷歌的LaMDA，以及Cohere的Command XLarge，背后都是GPT。它们的特别之处在于， 1) 非常大（拥有数十亿个参数），2) 受过大量数据（数百GB的文本...