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: ``
在前文GPT系列:GPT-2模型结构简述和实践中介绍了GPT-2的网络结构和minGPT项目的源码实现,并且以电视剧《狂飙》的其中一小段剧本作为输入,从头开始训练了一个小型的gpt-mini。本节介绍GPT-2中文预训练模型的使用,以及基于《狂飙》剧本对GPT-2进行有监督微调。
由于token数量只有200w,如果选择参数大的模型,肯定欠拟合(参考scaling laws,我这点token量都达不到人家尝试数据量的下限),所以只能选择参数小的模型;这里最终选择GPT2尝试! 4、微调的方式有很多种,这里选择截至目前最优的lora尝试: 1importlogging2importtorch3fromtransformersimportGPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, Tra...
微调大模型 1. PaddlePaddle的生态问题 2. huggingface调用 3. GPT2 4. CPM 训练代码: 测试代码: 效果演示: 博主一直想尝试微调LLM,但是网上的教程都比较复杂 因为马上就期末汇报了,我抓紧做了一个的文本生成任务,之后再继续深入 我总共尝试了四个模型: LSTM Transformer GPT2 CPM 尝试传统模型:文本生成任务和一...
今天我们就基于之前的GPT2预训练模型,使用一个垃圾邮件数据集,来微调一个邮件分类模型。 1.垃圾邮件识别 传统ML方法 当然,也可以通过传统的机器学习方法实现垃圾邮件分类,例如,贝叶斯分类,或者基于统计学,事先设定一些敏感词汇,如果邮件中出现了这些敏感词汇,就认为是垃圾邮件。
1 引言 在之前的《GeotechSet模型的扩展和优化---集成了aitextgen》中训练出GeotechSet,使用的是GPT2预训练模型,由于机器只有6G GPU的限制,不能使用GPT2-Large。为了能使用这个模型,改用了CPU进行训练。这个笔记简要记录了改进的过程。 2 GPT2和GP
GPT最强对手Llama2,中文微调模型来了,可免费商用本地轻松部署#llama2 #人工智能 #科技改变生活 #玩儿个很新的东西 #AI大模型 - 程序员老张于20230831发布在抖音,已经收获了61.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
ChatGLM2模型是其中的一种,它是一个基于General Language Model(GLM)框架的文本生成式对话模型,具有62亿参数。本篇文章将为您详细解读ChatGLM2模型的微调训练参数。一、P-Tuning模型微调P-Tuning是一种用于微调预训练语言模型的技巧,通过在预训练模型的基础上进行微调,使模型能够更好地适应特定任务。在ChatGLM2模型...
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一、GPT微调模型简介 GPT微调模型是基于Transformer架构的预训练模型,通过在庞大的文本语料库上进行无监督学习,使模型学习到语言的统计规律和语义信息。预训练阶段的任务通常是掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)或下一个句子预测(Next Sentence Prediction,NSP),通过这些任务来训练模型的语言表示能力。然后,通过微调...