1.2 GPT-2模型代码 1.3 定义模型参数和优化器 1.4 训练模型 1.5 预测输出 1.6 测试 总结 书籍推荐 在上一篇文章:绝密伏击:OpenAI ChatGPT(三):十分钟读懂 GPT-2,我们介绍了 GPT-2 的原理,为了便于理解,这篇文章我们讲一下如何通过 Tensorflow2.0 实现 GPT-2。 绝密伏击:OpenAI ChatGPT(三):十分钟读懂 GPT...
GPT-2是openAI开发的一个基于transform的开源深度学习架构,它只使用了transform的deconding部分。源代码:https://github.com/openai/gpt-2 GPT-2使用: 1、下载下来gpt-2之后,首先下载与训练模型,使用download_model.py, 在终端运行: python3 download_model.py 124M 1. 下载124M的模型,还有其它可选项,M就是大...
建议 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python prepro_tinyshakespeare.py #下载数据 有可能要看代码自己手动下载三个文件到 data目录下 python train_gpt2.py #简单训练一下,这块比较痛苦,可能要手动下载GPT-2的权重文件 make train_gpt2 #编译C代码 OMP_NUM_THREADS=8 ./train_gpt2 #正式训...
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,
代码中的 GPT-2 模型体系结构 到目前为止，我们已经实现了多头注意和前馈层。如上图所示，这两层构成 transformer 解码器块的构建块。GPT-2 由 12 个 transformer 组组成。 这在 Jay Alammar 的文章中显示如下：由 12 个解码块组成的 GPT 体系结构 transformer 解码器块说明 class TransformerBlock(nn.Mod...
gpt2 原始代码gpt2原始代码 以下是使用PyTorch实现GPT2的部分原始代码,以供参考: python importtorch importtorch.nnasnn fromtorch.nnimportTransformerEncoder, TransformerEncoderLayer fromtorch.nn.utils.rnnimportpad_sequence classGPT2(nn.Module): def__init__(self, vocab_size, embed_size, num_layers, ...
为方便介绍,会省略源码中的部分代码 1 GPT2LMHeadModel# 1.1 forward方法介绍# lm_gpt2(input_ids=x)实际上执行的是lm_gpt2的forward方法,这里主要介绍该方法。 past_key_values 将x输入gpt2中,势必会经过Block中的多头注意力模块,谈及注意力,会涉及query,key,value。当use_cache=True,会缓存所有Block中所有...
OpenAI 联合创始人,前特斯拉CV总监,人工智能大神Andrej Karpathy 提出了一种全新的方法llm.c,使用纯 C 实现了 GPT-2 模型的训练过程,只需要约 1000 行代码,同时也精确地复现了 PyTorch 参考实现的结果。本文将详细解读llm.c项目的特性、设计思路以及未来规划 ...
今天凌晨,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」。 GitHub 链接:https://github.com/karpathy/llm.c 消息一出,立即引发了机器学习社区的热烈讨论,项目的 Star 量不到七个小时就冲上了 2000。有网友表示...