今年 4 月，AI 领域大牛 Karpathy 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」曾经引发机器学习社区的热烈讨论。llm.c 旨在大幅简化大模型的训练，ta 使用纯 C 语言 / CUDA，不需要 245MB 的 PyTorch 或 107MB 的 cPython。不过即使是这样的优化，复现 GPT-2 级别的模型...
说完了这么多，该看看 24 小时训练 GPT-2 的成果了：Karpathy 使用更长的 400B token GPT-2 运行（从 33B token 增加），效果良好，直到 330B（达到 61% HellaSwag，远高于这个大小的 GPT-2 和 GPT-3），然后在这个图之后不久爆炸了。目前作者还在继续进行研究。接下来看详细项目介绍。GitHub 地址：https...
李飞飞的高徒karpathy, 前OpenAI创始成员自己手写的C/CUDA的GPT-2你想不想自己动手从头到尾训练一个? 1000行多的代码,就能彻底了解GPT-2你真的不动心吗? 我带你从头到尾分析一下,然后动作干一遍,还不简单? …
2019 年 2 月,OpenAI 发布了 GPT-2,因为在文本生成上的优异表现,以及对于预训练 Transformer 架构的充分运用,被认为是如今大预言模型的「始祖」。 五年后的今天,训练 GPT-2 这样 15 亿参数的大模型,只需要花费 672 美元,在一个 8XH100 的 GPU 节点上跑 24 个小时就可以搞定了。
1.训练数据 2.输入表征 3. 模型 三. 实验 1. Language Modeling 2. Children’s Book Test 3. LAMBADA 4. Winograd Schema Challenge 5. Reading Comprehension 6. Summarization 7.Translation 8. Question Answering 四. 总结 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...
[干货] 一文介绍如何训练GPT2,让自己的数据会说话 作为ChatGPT之前的版本,GPT-2是由OpenAI于2019年发布的人工智能技术,它可以自动生成文本,理解语言并生成连贯的文本回应。它可以用于各种文本生成任务,如文章创作、对话生成和翻译等。它是一个在github的开源项目。
这个脚本的作用是下载GPT-2（124M）模型，并对单个数据batch进行10次迭代训练实现过拟合。接着，脚本将执行几步生成任务，并且最重要的是，保存两个文件：1. gpt2_124M.bin，其中包含了可用于在C语言环境中加载模型的原始权重；2. gpt2_124M_debug_state.bin，其中包含了额外的调试信息，如输入数据、目标、...
2019 年 2 月,OpenAI 发布了 GPT-2,因为在文本生成上的优异表现,以及对于预训练 Transformer 架构的充分运用,被认为是如今大预言模型的「始祖」。 五年后的今天,训练 GPT-2 这样 15 亿参数的大模型,只需要花费 672 美元,在一个...
首先在训练速度上。FlashAttention比MLPerf 1.1的BERT速度记录高出15%。在实现GPT-2上，比HuggingFace速度高出3倍，比Megatron的标准Transformer速度高出1.8倍，FlashAttention将LRA（long-range arena）的基准速度提高了2.4倍。在模型质量，FlashAttention将Transformer扩展到更长的序列，并且质量更好。长上下文的语言...