GPT-2拥有1.5亿个参数,比较大型的自然语言处理模型之一。这使得GPT-2在语言生成任务上表现出色,可以生成连贯、流畅、富有逻辑的文本。参数数量的增加意味着模型可以更好地学习语言规律和语义信息,从而提高生成结果的质量。 二、参数数量与模型训练 参数数量的增加对模型训练也有一定影响。随着参数数量的增加,模型的训练...
二、GPT-2参数规模 GPT-2的参数规模非常大,这使得它能够处理更复杂的任务和生成更自然的文本。以下是GPT-2不同版本的参数数量: 1. GPT-2 Small:117M个参数 2. GPT-2 Medium:345M个参数 3. GPT-2 Large:774M个参数 4. GPT-2 XL:1.5B个参数 5. GPT-3 175B:175B个参数 三、不同版本之间的区别 ...
在此之前,OpenAI 已经发布了三种 GPT-2 模型:“小型的”1.24 亿参数模型(有 500MB 在磁盘上 ),“中型的”3.55 亿参数模型(有 1.5GB 在磁盘上 ),以及 7.74 亿参数模型(有 3GB 在磁盘上 )。 作为GPT-2分段发布中的最后一轮,此次公开的完整GPT-2包含15亿条参数,其中包含用于检测GPT-2模型输出的全部代码及...
经过Decoder变换后,还需要将输出Embedding映射回词表中的某个单词,再经过softmax变换,得到词表中每个单词的概率,中间需要引入线性映射层,参数量为768 * 50257 + 50257 = 38647633,最终输出形状为词表大小50257。 4. 总参数量 总参数量为上述三个模块参数量的总和39383808+85054464 + 38647633 = 163085905 ~= 163M...
GPT-2 是基于 transformer 的大型语言模型,包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标:给定一个文本中前面的所有单词,预测下一个单词。数据集的多样性使得这一简单目标包含不同领域不同任务的自然事件演示。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展,在超出 10 倍的数据量上进...
gpt2config 参数 GPT-2是深度学习中的一个使用神经网络进行语言处理的模型。该模型使用的参数是相当庞大的,其中包括多种不同类型和规模的参数,这些参数会影响到模型的建立和训练,也会影响到最终的结果质量。 以下是GPT-2中一些重要的参数及其相关信息: 1. n_head:每个注意头的数量 每个注意头有一个独立的分类器...
GPT-2模型的解码器部分是一个非常复杂的神经网络结构,由许多不同的参数组成。具体来说,GPT-2模型的解码器部分包括12个Transformer层,每个层都有多个注意力头。每个注意力头都有自己的权重矩阵和偏置项,这些参数用于计算输入序列中不同位置的单词之间的关联性。此外,每个Transformer层还包括前馈神经网络的参数,用于对注...
gpt2.finetune训练参数介绍: restore_from:fresh是指从GPT2原模型开始,而latest是从之前 finetune保存的模型继续训练 sample_every:每多少步输出样本,看看训练效果 print_every:每多少步打印训练的一些参数,从左到右,步数、时间,loss,平均loss learning_rate:学习率(默认1e-4,如果数据小于1MB的话可以调低到1e-5...
GPT-2是OpenAI于今年2月份发布的一款先进的会话式AI模型，也是当时规模最大的会话式AI模型，总计包含约15亿个参数，当时发布了包含1.17亿参数的GPT-2模型缩减版本。OpenAI发布GPT-2模型一直比较克制，采用分阶段发布和基于伙伴关系的共享两种发布机制，据其解释主要原因是GPT-2模型生成的内容过于真实以至于容易被滥用。