假设GPT-2或GPT-3试图生成下一个令牌,并且它对不同可能的下一个令牌具有一个概率分布(在将softmax应用于某些输出逻辑之后)。它如何在文本输出中选择要使用的令牌?GPT-2纸提到顶部k个随机抽样(引用"递阶神经层生成"),而从不提到波束搜索。GPT-3纸提到核采样(引用"神经文本退化的奇例")和束搜索(引用"用统一文...
这是一个普遍使用的GPT-2模型版本model_name="gpt2"model=GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)# 加载模型tokenizer=GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)# 加载分词器# 用户提供的输入文本prompt="Once upon a time"# 这是一个示例输入,可以替换成...
【GPT2开发】19.flash attention -> 96ms 25 -- 2:15 App 【GPT2开发】5.实现前向传播以获得 logits 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【2019】3804-274号 广播电视节目制作经营许可证:(沪)字第01248号 增值电信业务...
4. 开始尝试训练模型,在根目录(目录\GPT2-Chinese\)下建立文件夹data,在其中放入train.json(也即->?\GPT2-Chinese\data\train.json),需要注意的是,train.json的格式严格遵守->["第一篇文章的正文", "第二篇文章的正文", "这个是示例json "]<-,train.json编码格式严格为UTF-8,并且不带BOM头<-去头咱...
除此二者,根据论文,应该还有两个更大模型,如果OpenAI准备放出的话,估计GPT-2这个概念能炒整个2019年。 趁着现在这波热潮,总算是把GPT-2使用相关的库都浏览了一遍,顺便自己也finetune了几个模型,发现效果还挺好的。此外发现网上也没太多关于GPT-2使用的中文资料,因此就分享一下自己经验。 本文结构如下,大家自取所...
下面是一个使用GPT-2进行微调的示例。以文本生成为例,我们将微调GPT-2来生成新闻标题。此外,我们将使用PyTorch作为深度学习框架,以便于构建和训练模型。 1. 安装PyTorch和Transformers 首先需要安装PyTorch和Transformers库。在终端中输入以下命令: ``
在GPT-2中使用past是一种技术手段,用于处理长文本生成的问题。GPT-2是一种基于Transformer架构的语言模型,它可以生成连贯的文本,但对于较长的输入文本,可能会导致模型性能下降或内存溢...
mv gpt2* ./data 预训练 本示例使用单机单卡的GPU实例完成GPT-2 MEDIUM模型的预训练。 创建预训练脚本文件。 执行以下命令,创建预训练脚本文件。 vim pretrain_gpt2.sh 按i键,进入编辑模式,在文件中添加以下信息。 #! /bin/bash # Runs the "345M" parameter model ...
1.1 GPT-2 功能简介 GPT-2 就是一个语言模型,能够根据上文预测下一个单词,所以它就可以利用预训练已经学到的知识来生成文本,如生成新闻。也可以使用另一些数据进行微调,生成有特定格式或者主题的文本,如诗歌、戏剧。 2 手动加载GPT-2模型并实现语句与完整句子预测 使用GPT-2模型配套的PreTrainedTokenizer类,所需要...
文本生成是自然语言处理领域的一个重要任务,它涉及使用计算机生成自然语言文本,如文章、故事、对话等。GPT-2是OpenAI开发的一个强大的文本生成模型,它基于Transformer架构,能够生成高质量、连贯的自然语言文本。本文将介绍如何使用Python编程语言和GPT-2模型来生成自然语言文本。