1.自回归模型 GPT-2模型属于自回归模型,即每次产生新单词后,将新单词加到原输入句后面,作为新的输入,继续预测。在这个过程中,损失函数会计算预测值与实际值之间的偏差。 2. Transformer解码器 GPT-2模型中只使用了多个Masked Self-Attention和Feed Forward Neural Network两个模块。其中,Transformer解码器结构被用于...
在这篇文章中,我们将对GPT-2模型结构进行详细解释。 1. 输入层 GPT-2的输入层由一个嵌入层和一个位置编码器组成。嵌入层将输入的单词编码为向量表示,这些向量被送到后续的编码器中进行处理。位置编码器负责将词的位置信息编码为向量,因为GPT-2是一个序列模型,因此词的位置信息对于模型的性能至关重要。 2. ...
GPT-1,GPT-2网络结构 上图所示左侧为GPT-1结构,右侧为GPT-2结构,堆叠了12层Transformer的Decoder解码器,GPT-2略微修改了Layer Norm层归一化的位置,输入层对上下文窗口长度大小(block size)的文本做建模,使用token embedding+位置编码,输出层获取解码向量信息,最后一个block对应的向量为下一个词的信息表征,可以对该...
GPT2模型采用了Transformer架构,这是一种基于自注意力机制的深度学习模型。Transformer架构由编码器和解码器组成,其中编码器用于对源语言进行编码,解码器用于生成目标语言。Transformer架构的引入极大地提升了GPT2模型在自然语言处理任务中的表现。 二、自注意力机制 自注意力机制是Transformer架构的核心组成部分。它能够对输...
2.1 GPT2 模型架构 GPT-2 的结构类似于 GPT 模型,仍然使用单向的 Transformer 模型,只做了一些局部修改:如将归一化层移到 Block 的输入位置;在最后一个自注意力块之后加了一层归一化;增大词汇量等等,GPT2 模型结构图: 其中Transformer 解码器结构如下图: ...
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...
手写GPT系列 LLAMA2 模型结构, 视频播放量 228、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 1, 视频作者 DeepGrowthsAI, 作者简介 AI工程师Darwins,相关视频:手写GPT- 组合各子模块,实现模型,手写GPT系列 Batch Norm & Layer Norm,GPT模型实现,及掩码注
具体来说,TableGPT2 创新性地加入了一个单独的模态模块,专门用于读取和解释表格数据。类似于视觉 - 语言模型(VLM),TableGPT2 包含一个表格数据读取模块,其作用是生成与来自文本输入的 token 嵌入相连接的专用嵌入。这个新增模块可让 TableGPT2 更好地捕获表格数据的结构和语义,从而在复杂的商业智能场景中实现更...
深度学习进阶篇-预训练模型[2]:Transformer-XL、Longformer、GPT原理、模型结构、应用场景、改进技巧等详细讲解 1.Transformer-XL: Attentive Language Models Beyonds a Fixed-Length Context 1.1. Transformer-XL简介 在正式讨论 Transformer-XL 之前,我们先来看看经典的 Transformer(后文称 Vanilla Transformer)是如何...
在人工智能领域,结构化数据的处理一直是一个技术难点。浙江大学的研究团队近日发布了TableGPT2,这一新型大语言模型标志着AI在表格数据理解上取得的重要进展。TableGPT2的核心创新在于首次将结构化数据作为独立模态进行训练,显著提升了其在处理复杂Excel表格和数据库时的能力。通过在23个基准测试中平均提高35.20%到49.32%...