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...
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 负责人、OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 在他纯 C 语言复现 GPT-2 大模型的项目「llm.c」的最新进展中分享了他的训练心得：令人难以置信的是...
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? GPT-2基本信息 先看一下GPT-2的模型结构相关的数据吧: 训练数据是8百万的web页面; 15亿参数; 是...
Community Engagement:At Dummy-Gpt2-Datatec-Studio Inc,we take our commitment to community involvement seriously.We actively supportSTEMeducation programs,empowering future generations to be at the forefrontofscientific and technological advancements that will shape our collective future.This updated description...
GPT-1在未经微调的任务上虽然也有一定效果,但是其泛化能力远远低于经过微调的有监督任务,说明了GPT-1只是一个简单的领域专家,而非通用的语言学家。 2. GPT-2:多任务学习 GPT-2的目标旨在训练一个泛化能力更强的词向量模型,它并没有对GPT-1的网络进行过多的结构的创新与设计,只是使用了更多的网络参数和更大的...
2.GPT2 模型 GPT2 是 Open AI 发布的一个预训练语言模型，在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们的预期。仅从模型架构而言，GPT-2 并没有特别新颖的架构，GPT-2 继续沿用了原来在 GPT 中使用的单向 Transformer 模型，而 GPT-2 的目的就是尽可能利用单向 ...
目前我们听到的最佳做法是大规模的预训练,紧接着进行大规模的后训练,例如 RLHF。 如果我告诉你我打算从 GPT-2 开始,那个不被大众关注的小型、低质量模型,我也不知道为什么,但以某种方式,我们将创造或提炼出一个高质量的小型模型,然后与可能大两个数量级的更强大的模型竞争。
OpenAI 创始成员、前研究科学家 Andrej Karpathy 最近尝试在 llm.c 中重现了 GPT-2。这里的 GPT-2 是 15.58B 参数的完整版本,最初亮相于 OpenAI 2019 年 2 月 14 日发布的博文《Better Language Models and their Implications》当中。 “2019 年时,GPT-2 的训练工作还是一个涉及整个团队、需要规模化投入的...
Karpathy重磅回归：用千行C代码训练GPT-2 经过近一个月的沉寂，大神Andrej Karpathy，前特斯拉 Autopilot 负责人及 OpenAI 科学家，以一个令人瞩目的新项目强势回归。他发布了一个名为“llm.c”的新项目，仅用1000行纯C语言就完成了GPT-2的训练，无需倚赖任何现成的深度学习框架。这一创举不仅打破了常规，还...
通过感知显存读取/写入，FlashAttention的运行速度比PyTorch标准Attention快了2-4倍，所需内存也仅是其5%-20%。而它的表现还不止于此。训练BERT速度相较于MLPerf训练记录提升15%；训练GPT-2的速度提高3.5倍；训练Transformer的速度比现有基线快。网友们纷纷表示惊叹：Great Job！这项工作对我来说很有用。来看看这是...