今年涌现出了许多机器学习的精彩应用，令人目不暇接，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它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对目前阶段语言模型的预期。仅从模型架构而言，GPT-2 并没有特别新颖的架构，它和只带有解码器的 transformer 模型很像。然而，GPT-2 有着...
2. 解码器模块 其次是解码器模块,它与编码器模块在架构上有一点小差异——加入了一层使得它可以重点关注编码器输出的某一片段,也就是下图中的编码器-解码器自注意力(encoder-decoder self-attention)层。 解码器在自注意力(self-attention)层上还有一个关键的差异:它将后面的单词掩盖掉了。但并不像 BERT 一样...
原始Transformer模型由编码器和解码器组成——每个编码器和解码器都是一堆我们称之为Transformer块的东西。该架构是合适的,因为该模型解决了机器翻译——编码器-解码器架构在过去已经成功解决了这个问题。 许多后续研究工作都看到该架构放弃了编码器或解码器,只使用一堆Transformer块 - 将它们尽可能高地堆叠起来,为它们...
GPT-2并不是专门写小说的语言架构——结构与仅含解码器的transformer相似,但它实则是基于transformer的语言模型,规模巨大,在海量的数据集上进行训练。本文将介绍能让模型生成结果的架构,深入到自注意力(self-attention)层,接着会讲一些仅含解码器的transformer在语言建模之外的应用。 我之前写过Illustrated Transformer...
这些解码器模块和 transformer 原始论文中的解码器模块相比,除了去除了第二个自注意力层之外,并无很大不同。一个相似的架构在字符级别的语言建模中也被验证有效,它使用更深的自注意力层构建语言模型,一次预测一个字母/字符。 OpenAI 的 GPT-2 模型就用了这种只包含编码器(decoder-only)的模块。
这些解码器模块和 transformer 原始论文中的解码器模块相比,除了去除了第二个自注意力层之外,并无很大不同。一个相似的架构在字符级别的语言建模中也被验证有效,它使用更深的自注意力层构建语言模型,一次预测一个字母/字符。 OpenAI 的 GPT-2 模型就用了这种只包含编码器(decoder-only)的模块。
该项目将引导您完成构建简单 GPT-2 模型的所有步骤,并使用 Taylor Swift 和 Ed Sheeran 的一堆歌曲进行训练。本文的数据集和源代码将在Github上提供。 构建GPT-2 架构 我们将逐步推进这个项目,不断优化一个基础的模型框架,并在其基础上增加新的层次,这些层次都是基于 GPT-2 的原始设计。
GPT-2 不是一个特别新颖的架构,而是一种与 Transformer 解码器非常类似的架构。不过 GPT-2 是一个巨大的、基于 Transformer 的语言模型,它是在一个巨大的数据集上训练的。在这篇文章,我们会分析它的结构,以及这种结构产生的作用。我们会深入了解 Self Attention 层的细节。然后我们会再了解一下这种只有 Decoder ...
GPT-2(small)架构推理解析 1、有字符串BBCAD 2、为字符串中的每个字母添加index索引以进行排序,A、B、C、D的索引下标分别是0、1、2、3,因此排序的数字结果为01123 3、将01123中的每个数字转换为c个元素的向量(这个过程称为embedding,其中c是一个超参数)...