合并AB之后,所有原来切成A+B两个tokens的就只保留AB一个token,整个训练集上最大似然变化量与P(AB)P(A)P(B)成正比。 2.3 Unigram 与BPE或者WordPiece不同,Unigram的算法思想是从一个巨大的词汇表出发,再逐渐删除trim down其中的词汇,直到size满足预定义。 初始的词汇表可以采用所有预分词器分出来的词,再加上所
merging (44, 32) into a new token 264 merging (97, 110) into a new token 265 merging (111, 114) into a new token 266 merging (100, 32) into a new token 267 merging (97, 114) into a new token 268 merging (101, 110) into a new token 269 merging (257, 103) into a new t...
取决于语言和所使用的tokenizer，每个token对应编码的文本有所不同。以中文为例，大部分模型每个token对应...
if s.length > model_context_size * 3 # truncate it!end 在存在大量句点或数字的极端情况下（token ratio < 3 characters /token），这种方法会失败。所以还有另一个专有的 try/catch 重试逻辑：if response_error_code == "context_length_exceeded"s.truncate(model_context_size * 3 / 1.3)我们已经...
文本 + 位置嵌入变压器解码器堆栈下一个token预测头并且还将这三部分用代码展示了出来，是酱紫的：defgpt2(inputs, wte, wpe, blocks, ln_f, n_head): # [n_seq] -> [n_seq, n_vocab]# token + positional embeddingsx = wte[inputs] + wpe[range(len(inputs))] # [n_seq] -> [n_seq, ...
据估计，在用 128 个 A100 GPU 进行推理的情况下，8k 版本 GPT-4 推理的成本为每 1,000 个 token 0.0049 美分。如果使用 128 个 H100 GPU 进行推理，同样的 8k 版本 GPT-4 推理成本为每 1,000 个 token 0.0021 美分。值得注意的是，这些估计假设了高利用率和保持较高的 batch size。12、Multi-Query...
2007年谷歌做的最大模型就是7-gram，虽然看到的也是万亿的Token、千亿的参数，但是n相对现在而言是非常小的。而现在的n一般可达到2048，GPT-4的context size可达32K，这是非常重要的一个进展，有效解决了长距离依赖问题。深度神经网络最后输出层采用的是Soft-max，所以它天然就是一个Smooth的模型，不存在零概率问题...
GPT-4 是科学和工程深度结合创新的结果,中间有无数的 tricks,对于外界,如果能了解 GPT-4 的结构就如同获得了最强模型的“炼丹秘方”。这篇内容十分详尽地给出了 GPT-4 的架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token 数、成本、以及 MoE 模型等参数和信息细节。
首先还是利用简单分词器self.basic_tokenzier,将句子分成单词序列 然后对每个单词,从后往前,依次找到包含在vocab中的最长sub_token 对于某个单词,如果任何sub_token都不包含在vocab中,那么当做未登录词"<UNK>" 分词代码如下: 重点关注tokenize、encode、decode ...
这里应该根据 CPU 的核心数量来调整线程数量。该程序将加载模型权重、token，并使用 Adam 运行几次迭代的微调 loop，然后从模型生成样本。在 MacBook Pro (Apple Silicon M3 Max) 上，输出如下所示：[GPT-2]max_seq_len: 1024 vocab_size: 50257 num_layers: 12 num_heads: 12 channels: 768 num_parameters...