复习openai的GPT系列模型第二个GPT-2。 一. 概述 当下机器学习系统在很多任务中的表现出色主要是来自于其大规模的训练数据集、大容量模型以及监督学习。但是往往这种系统容易受到数据分布改变的影响。现有的机器学习系统都是针对特定场景设计的,而不是一种通用的系统。GPT-2的目标就是作为一个通用的模型,适用于各种场...
OpenAI 的研究人员使用了一个从网络上爬取的 40GB 超大数据集「WebText」训练 GPT-2,该数据集也是他们的工作成果的一部分。如果从占用存储大小的角度进行比较,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 ...
2. GPT-2详解 2.1 GPT2和语言建模 2.1.1 语言模型 简单说来,语言模型的作用就是根据已有句子的一部分,来预测下一个单词会是什么。最著名的语言模型你一定见过,就是手机上的输入法,它可以根据当前输入的内容智能推荐下一个词。 从这个意义上说,可以说 GPT-2 基本上相当于输入法的单词联想功能,但它比你手机...
首先我们来看GPT-2模型的基础架构部分代码,主要是forward部分: classGPT(nn.Module):defforward(self,idx,targets=None,return_logits=True):device=idx.deviceb,t=idx.size()assertt<=self.config.block_size,f"Cannot forward sequence of length {t}, block size is only {self.config.block_size}"pos=tor...
从最小的GPT-1到庞大的BERT-large，再到GPT-2的15亿参数，每一步都是技术的飞跃。GPT-2在零样本数据集上的表现令人瞩目，尤其是在8个测试中，有7个成绩超越了当时的SOTA，特别是在Penn Treebank和WikiText-2上，展现出了显著的进步。智能理解与推理的考验 GPT-2在Children's Book Test中通过完...
GPT主要出论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》,GPT 是"Generative Pre-Training"的简称,从名字看其含义是指的生成式的预训练。 GPT 采用两阶段过程,第一个阶段是利用语言模型进行预训练(无监督形式),第二阶段通过 Fine-tuning 的模式解决下游任务(监督模式下)。
GPT2架构 gpt详解,全局唯一标识分区表(GUIDPartitionTable,缩写:GPT)是一个实体硬盘的分区结构。它是可扩展固件接口标准的一部分,用来替代BIOS中的主引导记录分区表。传统的主启动记录(MBR)磁盘分区支持最大卷为2.2TB(terabytes),每个磁盘最多有4个主分区(或3个主分
GPT-1的训练分为两步：首先在大规模文本数据上学习高容量的语言模型，然后在标注数据上进行微调。这一过程基于无监督预训练和有监督微调，通过优化目标函数来提升模型性能。无监督预训练阶段，模型学习到通用的语言结构和规律，通过极大化似然函数，优化模型参数。有监督微调阶段，模型针对特定任务进行参数调整...
GPT-4史诗级升级!推理能力远超ChatGPT!专业和学术水平已接近人类,专业考试击败90%的人类!详解&对比ChatGPT 9.2万 118 0:42 App 无法被GPT-4淘汰的十个职业! 1505 18 23:00 App HuggingGPT原理解析:ChatGPT这次带了一帮小弟,就问你怕不怕! 3267 -- 1:57 App 经过不懈努力终于把ChatGPT4.0调教成了5.0!!
7.1 GPT系列模型的起源 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 > 7.2 GPT-2模型详解 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 >