下面是一个使用GPT-2进行微调的示例。以文本生成为例,我们将微调GPT-2来生成新闻标题。此外,我们将使用PyTorch作为深度学习框架,以便于构建和训练模型。 1. 安装PyTorch和Transformers 首先需要安装PyTorch和Transformers库。在终端中输入以下命令: ``
使用Megatron-LM提供的训练脚本启动训练过程。 bash scripts/pretrain_gpt2.sh 注意:根据GPU数量和配置,可能需要调整脚本中的并行参数。 模型评估 训练完成后,需要对模型进行评估,以验证其性能。 评估脚本 Megatron-LM提供了评估脚本,用于计算模型在特定数据集上的性能指标。 bash scripts/evaluate_gpt2.sh 模型推理 ...
VGG 模型简单有效,前几层仅使用 3x3 卷积核增加网络深度,通过 max pooling 依次减少每层神经元数量,最后三层分别是 2 个有 4096 个神经元的全连接层和一个 softmax 层。 缺点:网络架构 weight 数量相当大,消耗磁盘空间;训练非常慢。 试验: covn_base = keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include...
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model_checkpoint = "gpt2" tokenizer_checkpoint = "sgugger/gpt2-like-tokenizer" 当然,你也可以选择这里列出的任何一个https://huggingface.co/models?filter=causal-lm 因果语言模型的checkpoint。 为了用训练模型时使用的词汇对所有文本进行分词,先下载一个预训练过的分词器(Tokenizer)。 直接使用AutoTokenizer类...
运行generate.py是出错KeyError: 'state_dict'已安装好依赖并使用预训练模型 python generate.py --model_path "D:\BaiduNetdiskDownload\gpt2\pytorch_model.bin" args: Namespace(batch_size=1, device='0', fast_pattern=False, length=512, model_config='config/model_config.json', model_path='D:\Baid...
1、提升效率,不仅限于训练效率,推理效率。现在的LLM动辄1一个月千万的训练费用,节省10%就能发顶会,大厂争抢者要。 2、使用已有的预训练模型(如 CLIP ,GPT),新的研究方向;用GPT研究生物医药,股票基金,法律等垂直领域。。。 3、做一些即插即用的模块,例如模型的模块、目标函数、新损失函数、数据增强方法、卷积...
Mistral Large | Mistral 出新的文本生成模型了,Mistral Large, Mistral 的旗舰模型,在可通过 API 使用的模型中性能排名第二,模型能力仅次于 GPT-4,支持 32K tokens 的上下文窗口。 图1为 GPT-4、Mistral Large(预训练)、Claude 2、Gemini Pro 1.0、GPT 3.5 和 LLaMA 2 70B 在 MMLU(衡量大规模多任务语言理解...
在测试集上训练是新手的做法。以下是一些在家练习魔法的技巧: 1. 在测试集的释义示例上进行训练。来自LMSys的“LLM去污剂”论文发现,通过以不同格式、措辞甚至外语重写完全相同的测试问题,您可以使用13B模型在MMLU、GSK-8K和HumanEval(编码)上击败GPT-4。轻松获得+10分。 2. 游戏LLM去污剂也很容易。它只检查...
ChatGPT全称为“ChatGenerative Pre-trained Transformer”(生成型预训练变换模型),是人工智能研究实验室OpenAI推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer 神经网络架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力。尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这...