官方曾公布 GPT-3.5 的参数量为 1750 亿,是该小模型的 300 倍。 这是怎么做到的? 基于“大数据、大算力、强算法” 的大模型的大规模预训练已经成为了一项极其烧钱的竞赛,有能力加入这场竞赛的玩家并不多。 因此,越来越多的 AI 领域的研究关注如何让小模型高效工作,比如让低质量小模型 GPT-2 制作高质量的数...
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://g...
结果比现有注意力算法都快 研究人员评估了FlashAttention来训练Transformer的影响,包括训练时间、模型准确性,以及注意力运行时间和内存效率。 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(lo...
2、附加消息长度,与MD5第二步类似,不同的是以大端(最高有效字节/位存储于低地 址字节/位)方式来表示消息被填充前的长度。 3、对消息摘要缓冲区初始化,算法使用160比特长的缓冲区来存储中间结果和最终散列值,将缓冲区表示成5个32比特长的寄存器A、B、C、D、E,每个寄存器以大端方式存储数据,初始值为(十六进制,...
gpt2做文本摘要 文本摘要算法 文本概要就是从一大段文字里提取关键信息,做概括。主要分为抽取式和生成式。 抽取式extractive 抽取式最常用的算法是TextRank,TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法,通过把文本分割成若干组成单元(句子),构建节点连接图,用句子之间的相似度作为边的权重,通过循环迭代计算句子的...
教程简介及目录见:从零实现BERT、GPT及Difussion类算法:文章简介及目录 从Bert开始,NLP任务都改用subword的分词方法,主要包括:BPE、WordPiece、ULM。 BPE训练 参考: https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter6/5?fw=pt https://github.com/soaxelbrooke/python-bpe ...
76 -- 1:00 App 热点-当chatgptVS文心一言7/9 4 -- 0:59 App 热点-chatgpt你愿意永生吗3/9 -- -- 1:01 App 个人品牌故事-大争孙膑1 -- -- 1:01 App 个人品牌故事-人力总裁鲍叔牙2 -- -- 1:01 App 个人品牌故事-人力总裁鲍叔牙1 -- -- 0:59 App 个人品牌故事-文化基石舜帝3 ...
ChatGPT的解释非常到位,只不过对于初学者来说可能很难体会到,所以我给大家标出了重点。 我提取一下大意,简单来说,tensor可以视作是多维数组,作用是存储数据。然后基于tensor我们可以执行一些运算,还能使用GPU进行加速。 也就是说在深度学习当中,框架(Pytorch、TensorFlow等)直接操作的对象并不是Python中的原生对象(list...
pow(input, 3.0))) ACT2FN = {"gelu": torch.nn.GELU, "relu": torch.nn.ReLU, 'gelu_new': NewGELUActivation} TransformerBlock GPT1/2/3的模型结构差异非常小,从下面代码可以看出,GPT1与GPT2/3的差别有 GPT1在attention/ffw后做LayerNorm,GPT2/3在attention/ffw之前做LayerNorm 在ffw中用的激活函...
Open AI的ChatGPT生成式算法,回答一个问题,需要消耗2.9度电⚡️!相当于成本2元钱💰! #OpenAI #ChatGPT #算法 - AI数聚于20240305发布在抖音,已经收获了626个喜欢,来抖音,记录美好生活!