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,...
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)...
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)...
试验GPT-2的一种好方法是使用AllenAI GPT-2 Explorer。它使用GPT-2显示下一个单词的十个可能的预测(以及它们的概率得分)。您可以选择一个单词,然后查看下一个预测列表以继续撰写段落。 Transformer语言建模 正如我们在图解Transformer中所看到的那样,原始Transformer模型由编码器和解码器组成-每个模型都是我们可以称为...
一、GPT2 和语言模型 首先,我们来看看什么是语言模型。 1.1 什么是语言模型 在图解 Word2Vec(https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/) 中,我们了解到语言模型基本上是一个机器学习模型,它可以根据句子的一部分预测下一个词。最著名的语言模型就是手机键盘,它可以根据你输入的内容,提示下一个单词。
位置编码矩阵也是GPT-2模型的一部分,它包含输入中1024个位置的每个位置编码向量。 至此,我们已经介绍了在将输入词交给第一个transformer组件之前如何处理这个单词。我们还知道训练好的GPT-2中的两个权重矩阵。 把一个单词丢进transformer组件之前要做的事:先找到该单词的embedding,再把它和对应的位置编码相结合。
【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
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...