1. pretrain_gpt.py pretrain_gpt.py是用于在Megatron框架中预训练GPT模型的。它包含了多个模块和功能,主要涉及模型构建、数据处理、损失计算、训练流程等。 1.1 主代码的模块和功能进行总结: 1. 模型构建 (model_provider 函数) 功能: 根据配置参数构建GPT模型。 实现细节: 根据参数选择使用传统的GPT模型 (megatr...
split_index=int(train_ratio*len(text_data))train_data=text_data[:split_index]val_data=text_data[split_index:] 根据超参数的设置上下文长度"context_length": 256,也就是训练时输入到模型的每个样本长度256个token,stride=256,所以会从训练数据的头开始,每隔256个token取256个tokens作为输入X,标签则是将窗...
def generate(inputs, n_tokens_to_generate): for _ in range(n_tokens_to_generate): # auto-regressive decode loop output = gpt(inputs) # model forward pass next_id = np.argmax(output[-1]) # greedy sampling inputs.append(int(next_id)) # append prediction to input ret...
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有监督训练具体NLP任务,换成了无监督训练具体任务,这样使得预训练和Fine-tuning的结构完全一致。当问题的输入和输出均为文字时,只需要用特定方法组织不同类型的有标注数据即可代入模型,如对于问答使用“问题+答案+文档”的组织形式,对于翻译使用...
ColossalChat开源了基于 LLaMA 模型，复现训练 ChatGPT 三个阶段的完整代码。第一阶段，训练SFT模型：# Training with a 4-GPU serverscolossalai run --nproc_per_node=4 train_sft.py \ --pretrain "/path/to/LLaMa-7B/" \ --model 'llama' \ --strategy colossalai_zero2 \ --log_inte...
5.用代码来实现 有的小伙伴可能觉得这样操作不方便,不能批量实现能不能通过编码的方式批量来实现呢。下面给出测试代码 OptimizingSQL.py from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='EMPTY',base_url='http://101.126.xx.xx:7002/v1',)model_type = "/tmp/pretrainmodel/Qwen2-7B-Instruct"print(...
$ python ./generate.py --length=300 --nsamples=3 --prefix=秋日午后 --fast_pattern --save_samples --save_samples_path=/tmp/a/ --model_path=model/model_epoch3/ 1. 如果不使用预训练模型,只使用1000篇小学生作文训练3轮的模型几乎连不成句。这里将散文模型作为预训练模型Pretrain,用小学生作文Fi...
def train(model, data, step=10000, name="gpt"):t0 = time.time()for t in range(step):seqs, segs, xlen, nsp_labels = data.sample(16)loss, pred = model.step(seqs[:, :-1], segs[:, :-1], seqs[:, 1:], nsp_labels)if t % 100 == 0:pred...
1.XLNet:Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 1.1. 从AR和AE模型到XLNet模型 自回归模型(Autoregressive Model, AR),通过估计一串文本序列的生成概率分布进行建模。一般而言,AR模型通过要么从前到后计算文本序列概率,要么从后向前计算文本序列概率,但不论哪种方式的建模,都是单向的。即在预测...