GPT-2的思想是尽可能使训练数据大且更加多样化,以此来学习到不同领域的知识,和之前的做法不同的是不再针对单个领域特定任务进行学习。 通过common crawl能够获得多种类、大规模的数据集。但是有不止一个研究发现通过common crawl获得的数据集往往会存在质量问题,这一点在GPT-2的原始实验中也发现了。因此在GPT-2中...
OpenAI 的研究人员使用了一个从网络上爬取的 40GB 超大数据集「WebText」训练 GPT-2,该数据集也是他们的工作成果的一部分。如果从占用存储大小的角度进行比较,手机输入法「SwiftKey」也就占用了 50MB 的空间,而 GPT-2 的最小版本也需要至少 500MB 的空间来存储它的全部参数,最大版本的 GPT-2 甚至需要超过 ...
classGPT2Model(GPT2PreTrainedModel):_keys_to_ignore_on_load_missing=["attn.masked_bias"]"""中间省略其他初始化和其他部分的代码,只是说明一下推理的代码"""defforward(self,input_ids:Optional[torch.LongTensor]=None,past_key_values:Optional[Tuple[Tuple[torch.Tensor]]]=None,attention_mask:Optional[t...
GPT-2有四种规模的模型,层数分别为12、24、36和48层,嵌入层的维度分别是768、1024、1280和1600。最小的模型参数其实和GPT-1是一样的,第二个模型的大小则与BERT相近。GPT-2还扩大了词表规模,达到了50257,参数初始化方式也按照残差层的数量进行了缩放。此外,输入序列的最大长度也从512扩展到了1024。接下来,我...
GPT-2是一种预训练语言模型,具有零样本学习的能力。这意味着它可以在没有任何针对特定任务的微调的情况下执行某些任务。例如,如果给定一个问题和一些文本,GPT-2可以生成一个与问题相关的答案,而无需进行任何特定于问题的微调。这种能力是通过在大量文本上进行预训练来实现的,使得模型可以理解自然语言的结构和语法,并...
GPT-2 模型主要用于自然语言处理任务,例如: 文本生成:GPT-2 可以学习大量的文本数据,并生成类似于人类写作的文章、故事或诗歌。 机器翻译:GPT-2 可以将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本,如中英文互译。 情感分析:利用 GPT-2 进行情感分析,可以判断一段文本表达的情感是积极、消极还是中立。
GPT2架构 gpt详解,全局唯一标识分区表(GUIDPartitionTable,缩写:GPT)是一个实体硬盘的分区结构。它是可扩展固件接口标准的一部分,用来替代BIOS中的主引导记录分区表。传统的主启动记录(MBR)磁盘分区支持最大卷为2.2TB(terabytes),每个磁盘最多有4个主分区(或3个主分
从最小的GPT-1到庞大的BERT-large，再到GPT-2的15亿参数，每一步都是技术的飞跃。GPT-2在零样本数据集上的表现令人瞩目，尤其是在8个测试中，有7个成绩超越了当时的SOTA，特别是在Penn Treebank和WikiText-2上，展现出了显著的进步。智能理解与推理的考验 GPT-2在Children's Book Test中通过完...
GPT主要出论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》,GPT 是"Generative Pre-Training"的简称,从名字看其含义是指的生成式的预训练。 GPT 采用两阶段过程,第一个阶段是利用语言模型进行预训练(无监督形式),第二阶段通过 Fine-tuning 的模式解决下游任务(监督模式下)。