GPT3.5 训练策略采用奖励模型进行训练，一个奖励模型（RM）的目标是刻画模型的输出是否在人类看来表现不错。即，输入 [提示 (prompt)，模型生成的文本] ，输出一个刻画文本质量的标量数字。奖励模型可以看做一个判别式的语言模型，因此可以用一个预训练语言模型热启，而后在 [x=[prompt，模型回答], y = 人类...
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。本周四，前特斯拉 Autopi...
具体来说,研究团队构建了一个基于预训练GPT-2的信道预测神经网络,包含预处理模块、嵌入模块、预训练LLM模块和输出模块,从而提高了大语言模型在信道预测中的预测能力和泛化能力,为部署在实际应用场景中创造了更多的可能性。 研究亮点: * ...
Generative Pre-trained Transformer(GPT)系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型,这一系列的模型可以在非常复杂的NLP任务中取得非常惊艳的效果,例如文章生成,代码生成,机器翻译,Q&A等,而完成这些任务并不需要有监督学习进行模型微调。而对于一个新的任务,GPT仅仅需要非常少的数据便可以理解这个任务的需求并达到接近...
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。 本周四,前特斯拉 Autopilot...
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。
刚刚，OpenAI首次放出774M的GPT-2大型预训练模型。官方表示，这是1558M完整版放出前，最后一版了。挤牙膏式开源，是OpenAI没错了。研究人员表示，正在考虑开源完整版模型，也就是说，能完成阅读理解、常识推理、文字预测、文章总结等多种任务的AI模型，也有机会完全为你所用了。心心念念的最强语言模型又有大开源，...
从Hugging Face下载预训练的GPT-2模型,并创建一个新模型来进行微调。 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Config config = GPT2Config.from_pretrained('gpt2') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', config=config) 这里使用了GPT2LMHeadModel模型,这是一个预训练的GPT-2模型,用于...
根据超参数的设置上下文长度"context_length": 256,也就是训练时输入到模型的每个样本长度256个token,stride=256,所以会从训练数据的头开始,每隔256个token取256个tokens作为输入X,标签则是将窗口向右移动一位。 importtorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader ...