前面的文章中我们提到过,GPT1提出了大规模预训练的概念,用Large corpus pre-training + Supervised fine-tuning实现了通用language understanding。但GPT1最终的测试还是在单一数据集上做的。即大规模预训练完后,分别在每个有标签数据集上做了fine-tuning。这样的模型在GPT2文中被称为: Current systems are better ch...
这样使得预训练和Fine-tuning的结构完全一致。 5)堆叠的层数增加:GPT1使用的12层的TransformerDecoder,GPT2分别使用了24、36、48层。 三. 实验 GPT的几个模型的大小和结构参数见Table 2。最小的模型对应的原始的GPT-1(1.17亿参数),第二小的对应的是BERT-large(3.45亿参数)。最大的就是GPT-2(15亿参数) 1....
GPT-2去掉了fine-tuning层:不再针对不同任务分别进行微调建模,而是不定义这个模型应该做什么任务,模型会自动识别出来需要做什么任务。这就好比一个人博览群书,你问他什么类型的问题,他都可以顺手拈来,GPT-2就是这样一个博览群书的模型。 在Pretrain部分基本与GPT方法相同,在Fine-tune部分把第二阶段的Fine-tuning...
RL-fine-tuning“I’m glad you’re here. I’m glad you have the power of Voice. According to the same human labelers used to train them, our fine-tuned models are preferred to the base GPT‑2 model (zero-shot) 88% and 86% of the time for sentiment and descriptiveness, respectivel...
而BERT其实采用了和GPT完全相同的两阶段模型，首先是无监督的语言模型预训练；其次是使用Fine-Tuning模式解决下游任务。其不同之处在于BERT在预训练阶段采用了类似ELMO的双向语言模型，且使用了更大数据规模用于预训练。BERT在改造NLP下游任务（包括序列标注，比如中文分词、词性标注、命名实体识别、语义角色标注等；第二类...
这个项目是复现 ”Fine-Tuning Language Models from Human Preferences" by D. Ziegler et al一文的paper, code,因为觉得它非常好用,所以跟着跑通这个项目,并加上自己的理解介绍给大家。 理论基础 什么是可控文本生成? 虽然GPT2已经能生成流畅的句子,但是在特定话题的控制和逻辑性上仍然和期望相去甚远。我们希望...
ChatGPT系列之《谈谈openai微调(Fine-tuning)模型的坑》 在人工智能的研究和应用领域,OpenAI的GPT系列模型一直以来都备受瞩目。其中,GPT-3,GPT-2,GPT-1等模型都曾在学术界和工业界引起过不小的轰动。然而,任何技术都有其局限性和使用陷阱,OpenAI的GPT系列模型也不例外。本文将重点关注GPT模型的微调(Fine-tuning)过...
) 进行 fine-tune,得到 这一步就是整个文章的核心了。 我们知道,GPT-2实际上就是一个语言模型,使用的是Next-word-prediction的方式进行训练,这种语言模型称为causal language modeling (CLM) 。 为了生成我们需要的增强语料,这里的方式是使用我们的训练集,来构造一批语料,让GPT-2继续在该语料上进行Next-word-pred...
LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微调实战 仅需6GB显存 单卡微调 数据 10MB数据集微调 https://blog.csdn.net/magic_show_time/article/details/123797375 实验过程中发现不能直接通过代码直接下载。 解决方法: openai-community/gpt2 at main ...
GPT-2继续沿用了原来在GPT种使用的单向Transformer模型,而这篇文章的目的就是尽可能利用单向Transformer的优势,做一些BERT使用的双向Transformer所做不到的事。那就是通过上文生成下文文本。GPT-2的想法就是完全舍弃Fine-Tuning过程,转而使用一个容量更大、无监督训练、更加通用的语言模型来完成各种各样的任务。我们完全...