区别于GPT-1的改动:Layer Norm放到了每个子块输入(类似于预激活残差网络)和并将输入先经过一个全连接层(相当于transformer中的linear层),源码给的函数,是conv1d,将原始输入经过一个被正态分布赋值的权重矩阵,并将其维度从(bs,n,dmodel)变为(bs,n,3*domel),然后再将其分割成三个矩阵大小相同的(bs,n,dmode...
1. 源码(缩减) 四、GPT2Attention 1. 注意力计算过程 2. 源码(缩减) 本文主要解读 HuggingFace Transformer 中 GPT2 模块的源码(源文件:modeling_gpt2.py),主要涉及代码类:GPT2LMHeadModel、GPT2Model、GPT2Block、GPT2Attention。 整体结构: 一、GPT2LMHeadModel 1. Forward 方法主要参数介绍: 参数名说明 ...
最重点的是,我的代码实现了gpt-2推理加速,以前的gpt-2的工程里经常是生成一个新的token后和原来的token序列拼接起来,再给模型输入,这会使模型大大增加计算量,同时mask失去了它的意义,每次都会把之前的token重新推理一边,浪费时间,我的代码中已经实现使用生成的token作为模型输入去推理后面的结果,计算量大大减少,速度...
将来计算获得的结果拼接起来,就是token的新表示,重新得到的表示中已经包含了token及其上下文的信息。 以GPT-2 small为例, 表示向量长度为768,最后经过Attention计算,拼接起来的向量表示长度也是768。但是看下图淡黄色的那一部分区域,数据出来之后,它和一个768×768的方阵进行了一个projection计算。 问题就出在了这里。
几天前,前特斯拉 Autopilot 负责人、OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 发布了一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」。粉丝白嫖的「AI大模型编程/论文/聊天」助手 >> BV13c411i7TTllm.c项目:https://fishc.com.cn/thread-241920-1-1.html,
我用numpy实现了GPT-2,GPT-2源码,GPT-2模型加速推理,并且可以在树莓派上运行,读了不少hungging face源码,手动实现了numpy的GPT2模型,之前分别用numpy实现了mlp,cnn,lstm和bert模型,这周顺带搞一下GPT-2,纯numpy实现,最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch
二、GPT2源码运行的前置准备 首先,我们需要确保系统环境满足要求。一般来说,需要安装合适版本的Python,因为GPT2的源码主要是基于Python编写的。这就好比建房子需要先准备好合适的工具一样。同时,还需要安装一些必要的Python库,例如TensorFlow或者PyTorch,它们就像是建筑房子的砖块和水泥。另外,获取GPT2的源码是运行的前提...
前向传播(gpt2_forward): 执行模型的前向传播过程,包括词嵌入、位置编码、各层的自注意力和前馈网络、最终的线性输出和softmax激活函数。 反向传播(gpt2_backward): 执行模型的反向传播过程,从输出层开始,逐层计算梯度并传递回输入层。 参数更新(gpt2_update): 使用AdamW优化算法更新模型的参数。
【Deep TabNine:基于GPT-2、用百万级源码文件训练的全语言编程自动补全,支持VS Code、Sublime Text、Vim、Atom等各种IDE】《Autocompletion with deep learning》 http://t.cn/AiWmrOnn ref:http://weibo.com/1...