GPT-2其实并不是一种特别新颖的架构,它的架构非常类似于Transformer模型的Decoder结构。然而,GPT2是一个非常大的基于Transformer的语言模型,需要基于大量数据集进行训练。在这篇文章中,我们将介绍什么样的结构能够让模型产生好的结果,深入研究模型中的self-attention层,此外,我们将研究除语言建模之外的Transformer模型Decode...
GPT-2 的每一层都保留了自己对第一个标记的解释,并将在处理第二个标记时使用它(我们将在下面有关自注意力的部分中详细介绍这一点)。GPT-2 不会根据第二个标记重新解释第一个标记。 深入了解内部 输入编码 让我们看看更多细节,以更深入地了解该模型。让我们从输入开始。与我们之前讨论过的其他 NLP 模型一样,...
从存储空间来看,我们的输入法只需要几十MB的空间,但是GPT-2最小的模型就需要500MB来存储它的参数,而最大的GPT-2模型是它的13倍,需要6.5GB的存储空间来存储其参数。 你可以通过AllenAI GPT-2 Explorer体验一下GPT-2,它是使用GPT-2预测下一个词,会显示十种可能预测(以及它们的概率分数),你可以选择一个词,然...
如果从占用存储大小的角度进行比较,我现在用的手机输入法「SwiftKey」也就占用了 50MB 的空间,而 GPT-2 的最小版本也需要至少 500MB 的空间来存储它的全部参数,最大版本的 GPT-2 甚至需要超过 6.5GB 的存储空间。 读者可以用「AllenAI GPT-2 Explorer」(https://gpt2.apps.allenai.org/?text=Joel%20is)...
OpenAI 的 GPT-2 模型就用了这种只包含编码器(decoder-only)的模块。 GPT-2 内部机制速成 在我内心,字字如刀;电闪雷鸣,使我疯癫。 ——Budgie 接下来,我们将深入剖析 GPT-2 的内部结构,看看它是如何工作的。 GPT-2 可以处理最长 1024 个单词的序列。每个单词都会和它的前续路径一起「流过」所有的解码器...
例如,以下图为例,如果现在计算第四个单词,这个词的注意力只能关注到前四个词。 因此,重点来了再,BERT的自注意力和GPT-2的屏蔽式自注意力之间是有明显的区别的。 一个正常的自注意【self attention】计算在计算某位置的时候允许模型关注其右边的信息,屏蔽式自注意力【masked self attention】则不能关注到右侧信息...
GPT2是OPen AI发布的一个预训练语言模型,见论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》,GPT-2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,而这...
【图解 GPT-2 (Transformer 语言模型可视化)】《The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models)》by Jay Alammar http://t.cn/AiHZ2Ehk pdf:http://t.cn/AiHZ2Eh1
--pretrained_model:预训练模型的路径,默认为../model/gpt2-dialogbot-base-chinese。 3.train.py的外参表 -- device: 设置使用哪些显卡。 -- no_cuda: 如果设置为True,则不使用GPU进行训练。 -- model_config: 模型参数的配置文件路径。 -- train_path: 训练集的路径。
GPT2模型作为一种强大的自然语言处理工具,为架构设计图的生成提供了新的解决方案。通过收集与软件系统相关的数据、训练GPT2模型并生成架构设计图文本描述,我们可以得到清晰、准确的架构设计图。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,GPT2模型将在软件开发领域发挥更加重要的作用。同时,我们也可以考虑将千帆大模...