DPO相比于针对选定响应的纯SFT是否具有实质性优势? 为了获得更深入的理解,我们将使用PyTorch中从零实现DPO,并将其应用于参数量为1.24亿的最小规模GPT-2模型。同时,我实现了SFT以进行对比分析。 数据集构建 DPO方法的基础是偏好数据集的构建,每个样本包含一个提示、一个"被选择"的响应和一个"被拒绝"的响应。被选...
DPO相比于针对选定响应的纯SFT是否具有实质性优势? 为了获得更深入的理解,我们将使用PyTorch中从零实现DPO,并将其应用于参数量为1.24亿的最小规模GPT-2模型。同时,我实现了SFT以进行对比分析。 数据集构建 DPO方法的基础是偏好数据集的构建,...
基于人类反馈的强化学习(RLHF)已成为大型语言模型(LLM)训练流程中的关键环节,并持续获得研究界的广泛关注。 本文将探讨RLHF技术,特别聚焦于直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)方法,并详细阐述了一项实验研究:通过DPO对GPT-2 124M模型进行调优,同时与传统监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)方法进行...
这是一个普遍使用的GPT-2模型版本model_name="gpt2"model=GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)# 加载模型tokenizer=GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)# 加载分词器# 用户提供的输入文本prompt="Once upon a time"# 这是一个示例输入,可以替换成...
哈佛大学 The Annotated Transformer 使用 PyTorch 实现了完整的 transformer 架构，是深入理解 transformer 的好方法。 然后，让我们在这些优秀的现有资源的基础上，用代码实现 GPT-2 吧~ 摘要 自然语言处理任务，如问答、机器翻译、阅读理解等，通常是在特定任务的数据集上进行有监督的学习。我们证明，当语言模...
哈佛大学 The Annotated Transformer 使用 PyTorch 实现了完整的 transformer 架构,是深入理解 transformer 的好方法。 然后,让我们在这些优秀的现有资源的基础上,用代码实现 GPT-2 吧~ 摘要 自然语言处理任务,如问答、机器翻译、阅读理解等,通常是在特定任务的数据集上进行有监督的学习。我们证明,当语言模型在一个名...
哈佛大学 The Annotated Transformer 使用 PyTorch 实现了完整的 transformer 架构,是深入理解 transformer 的好方法。 然后,让我们在这些优秀的现有资源的基础上,用代码实现 GPT-2 吧~ 摘要 自然语言处理任务,如问答、机器翻译、阅读理解等,通常是在特定任务的数据集上进行有监督的学习。我们证明,当语言模型在一个名...
另一个关于 GPT-2 本身的优秀资源,是 Jay Alammar 的 The Illustrated GPT-2本文从语言模型的基本介绍开始,以一种非常容易理解的方式逐步解释 GPT-2 模型。我强烈建议读者阅读这篇文章。 哈佛大学 The Annotated Transformer 使用 PyTorch 实现了完整的 transformer 架构,是深入理解 transformer 的好方法。
Pytorch——GPT-2 预训练模型及文本生成 介绍 在本次将学习另一个有着优秀表现的预训练模型:GPT-2 模型,以及使用它进行文本生成任务实践。 知识点 GPT-2 的核心思想 GPT-2 模型结构详解 GPT-2 进行文本生成 OpenAI 在论文Improving Language Understanding by Generative Pre-Training中提出了 GPT 模型。GPT 模型...
GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导 --fp16 开始训练。 本文是单机单卡训练,使用预训练脚本参数控制: GPUS_PER_NODE=1 NNODES=1 NODE_RANK=0 执行以下命令,开始预训练。 nohup sh ./pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练实时查看训练日志,监控程序。 tail ...