最小的模型对应的原始的GPT-1(1.17亿参数),第二小的对应的是BERT-large(3.45亿参数)。最大的就是GPT-2(15亿参数) 1. Language Modeling 语言建模的一个主要目标就是在zero-shot情况下提升表现,GPT-2系列的模型在8个zero-shot数据集中7个达到了sota。在小样本数据集Penn Treebank 和 WikiText-2提升也很大...
GPT2是在一个名为WebText的40GB数据集上训练的,数据来源是从网上抓取的。GPT2系列共有 5个模型:distilgpt2-small,gpt2(gpt2-small),gpt2-medium,gpt2-large和gpt2-xl。目前我们只使用gpt2和gpt2-large这两个模型。GPT2需要占用500MB的存储空间来存储其所有参数,而GPT2-large是GPT2的13倍,占用超过6.5GB的...
这个笔记比较了GPT2-Large模型下的解码方法,在上面试验的三种方法中,beam search产生的结果相对合理,但还不能太满意的效果。接下来要试验的是Top-K sampling和Top-p sampling这两种方法。
为克服以上挑战,北京大学电子学院程翔团队提出了一种基于预训练大语言模型的MIMO-OFDM信道预测方案LLM4CP,可应用于TDD(时分双工)和FDD(频分双工)通信系统。 相关成果以「LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction」...
We’ve trained a large language model called GPT-2 that generates realistic paragraphs of text, while also exhibiting zero shot generalization on tasks like machine translation, question answering, reading comprehension, and summarization - problems usually approached by using training datasets and models...
除了GPT-2 Large之外,我最终决定主要使用Cascade Lakes与K80。成本嘛,成本是个大问题。 提示1:大家可以为大部分负载选取抢占式运行,成本将直接缩减至二分之一。除了产品发布阶段,其余时段我都会选择抢占式运行。 提示2:如果使用抢占式方法,则谷歌会每24小时强制实例进行一次重启。请在凌晨2点创建实例,从而尽可能降低...
可以用于写诗、新闻、小说和剧本，或是训练通用语言模型。 项目中默认使用BERT的tokenizer处理中文字符，支持字为单位或是分词模式或是BPE模式，并支持大语料训练。 目前项目主要架构已经稳定，具体的训练语料，作者也附上了相应的链接： 大规模中文自然语言处理语料 Large Scale Chinese Corpus for NLP https://github....
相关成果以 「LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction」为题,发表于期刊 「Journal of Communications and Information Networks」上。 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...
pythonnlpmachine-learningdeep-learningneural-networkgptgpt-2large-language-models UpdatedApr 24, 2023 Python Open Source Pre-training Model Framework in PyTorch & Pre-trained Model Zoo natural-language-processingmodel-zoopytorchclassificationbartchinesegptpegasusnercluealbertbertfine-tuningrobertaelmopre-trainin...
GPT-2 将 Transformer 堆叠的层数增加到 48 层,隐层的维度为 1600,参数量更是达到了 15 亿 (Bert large 是 3.4 亿)。「小号」12 层,「中号」24 层,「大号」36 层,「特大号」48 层。GPT-2 训练了 4 组不同的层数和词向量的长度的模型,如图: ...