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...
首先,需要设置预训练CLM模型时所使用的最大序列长度。在这里设置为256,降低显存要求(该设置实际占用显存低于8G)。 # block_size = tokenizer.model_max_lengthblock_size=256 然后,使用预处理函数来对训练文本进行分组: defgroup_texts(examples):# 拼接所有文本concatenated_examples={k:sum(examples[k],[])forkin...
训练。使用 llm.c 训练 GPT-2 非常简单，因为它是用 C/CUDA 编写的，因此不需要 minconda、Python、PyTorch 等。你只需一个 8XH100 GPU box，Karpathy 建议从 Lambda Labs 购买一个。不过 llm.c 在计算上很灵活，如果你只有 1 个 GPU，仍然可以训得 GPT-2，这时你需要等待 8 天而不是 1 天。如果你...
作者发现,更大的语言模型(指的是前面的83亿参数的GPT2)能够在仅5个训练epoch内超越当前GPT2-1.5B wikitext perplexities。 依赖安装 首先进入到Megatron-LM目录,安装一下依赖,pip install -r requirements.txt,注意在requirements.txt里面依赖了TensorFlow,这个是和BERT训练相关,我这里不关心,就不安装TensorFlow了。req...
GPT2根据训练参数的数量,分普通,中等,大型,超大型四个模型,本文以hugging face提供的中等模型gpt2_medium为例,结合Google Colab的GPU来训练。我们需要用到Github, Google Colab, Google driver 以及 hugging face。 如果是本地跑,可以在hugging face上把模型下下来,将Colab项目的源代码少量改动就可以了,比如直接读取...
具体来说,研究团队构建了一个基于预训练GPT-2的信道预测神经网络,包含预处理模块、嵌入模块、预训练LLM模块和输出模块,从而提高了大语言模型在信道预测中的预测能力和泛化能力,为部署在实际应用场景中创造了更多的可能性。 研究亮点: * ...
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: ``
如果你不是深度学习专业人士,只是想感受一下魔力,尝试一下,那么最快的入门方式就是在莎士比亚的作品上训练一个角色级别的 GPT。 首先,我们将其下载为单个 (1MB) 文件,并将其从原始文本转换为一个大的整数流: # 拉取莎士比亚作品,并将字符映射为整数数据集train.bin/val.bin以及编码解码器文件meta.pkl(非GPT-...
本示例使用单机单卡的GPU实例完成GPT-2 MEDIUM模型的预训练。 创建预训练脚本文件。 执行以下命令,创建预训练脚本文件。 vim pretrain_gpt2.sh 按i键,进入编辑模式,在文件中添加以下信息。 #! /bin/bash # Runs the "345M" parameter model GPUS_PER_NODE=1 ...
GPT-2并不是专门写小说的语言架构——结构与仅含解码器的transformer相似,但它实则是基于transformer的语言模型,规模巨大,在海量的数据集上进行训练。本文将介绍能让模型生成结果的架构,深入到自注意力(self-attention)层,接着会讲一些仅含解码器的transformer在语言建模之外的应用。 我之前写过Illustrated Transformer...