1.训练数据 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...
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...
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,比如直接读取硬盘上的模型而不是下载。 文末附带部分训练数据及Colab的项目源代码。 本文主要分7个部分来介绍 1. 展示案例 2. 在Google驱动器中准备数据...
由于 llm.c 是在 C/CUDA 中 GPT 训练的直接实现，因此要求其实很少 —— 不需要 conda 环境、Python 解释器、pip 安装等。如果你也要尝试，可以启动云 GPU 节点（例如在 Lambda 上），可选择安装 NVIDIA cuDNN、NCCL/MPI，下载 .bin 数据分片，编译并运行，几分钟后即可开始。然后，你就可以等待 24 小时，...
这个脚本的作用是下载GPT-2（124M）模型，并对单个数据batch进行10次迭代训练实现过拟合。接着，脚本将执行几步生成任务，并且最重要的是，保存两个文件：1. gpt2_124M.bin，其中包含了可用于在C语言环境中加载模型的原始权重；2. gpt2_124M_debug_state.bin，其中包含了额外的调试信息，如输入数据、目标、...
前面不论是训练 BERT-Large 还是巨型 GPT-2,它们的基础都是 Transformer,如果 Transformer 训练得不够快,那么堆再多的算力也不能完成这两项挑战。Faster Transformer 就是支持极速训练极大模型的基础,与两个模型开源的同时,英伟达也开源了 Faster Transformer,读者可以获取项目全部源代码,最新的性能数据以及支持的特性。
是1.5亿个参数。GPT2-XL是OpenAI公司开发的一种基于Transformer架构的预训练语言模型,用于生成自然语言文本。它是GPT-2模型系列中最大的模型之一,具有更多的参数和更高的容量。 ...
在使用10%的训练数据集于TDD系统设置进行测试发现,网络参数和推理时间都随着GPT-2层数的增加而增加,在具有6个GPT-2层的模型测试范围内表现最佳。这意味着,更多层并不一定有利于预测,在实际部署中,LLM骨干网的类型和大小选择需要考虑预测...
其具体方法是在针对有标签数据训练 Fine-tune 之前，用无标签数据预训练模型 Pretrain，并保证两种训练具有同样的网络结构。 GPT 底层也基于 Transformer 模型，与针对翻译任务的 Transformer 模型不同的是：它只使用了多个 Deocder 层。下图展示了 GPT 模型结构和在不修改模型主体结构的情况下，如何使用模型适配多分类...
其次,训练流程需要额外训练一个完整的LLM(即奖励模型)用于显式奖励计算。 DPO在这两个方面都采取了不同的策略——它是一种离线方法,并通过偏好数据来隐式定义奖励。如果将RLHF视为在线强化学习,SFT视为纯行为克隆,那么DPO则代表了两者之间的离线强化学习方法。