从这个意义上说，我们可以说 GPT-2 基本上相当于输入法的单词联想功能，但它比你手机上安装的此类应用大得多，也更加复杂。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，我现在用的手机输入法「Swi...
如果从占用存储大小的角度进行比较,我现在用的手机输入法「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 6.5GB 的存储空间。 读者可以用「AllenAI GPT-2 Explorer」(https://gpt2.apps.allenai.org/?text=Joel%20is)...
从存储空间来看,我们的输入法只需要几十MB的空间,但是GPT-2最小的模型就需要500MB来存储它的参数,而最大的GPT-2模型是它的13倍,需要6.5GB的存储空间来存储其参数。 你可以通过AllenAI GPT-2 Explorer体验一下GPT-2,它是使用GPT-2预测下一个词,会显示十种可能预测(以及它们的概率分数),你可以选择一个词,然...
如果我们讨论底层模块,那么它对该token的输入将是it的embedding加上插槽9处的位置encoding: Transformer中的每一个模块都有它的权重(稍后在帖子中细分)。我们第一个遇到的就是我们用于创建queries(查询向量), key(键向量), 和 value vector(值向量)的权重矩阵。 Self-attention将它的输入和它的权重矩阵相乘(并且加一...
GPT-2是在一个叫WebText的40GB的巨大数据集上训练的,这个数据集是OpenAI的工作者从网上收集的。从存储空间来看,我们的输入法只需要几十MB的空间,但是GPT-2最小的模型就需要500MB来存储它的参数,而最大的GPT-2模型是它的13倍,需要6.5GB的存储空间来存储其参数。
输入法中的联想功能是语言模型的一个典型应用,例如,当我们输入"你好"时,输入法会为我们提供下一个字或词的候选项供选择。 GPT-2基本原理 语言建模是一项无监督学习任务,其目标是从一组包含可变长度符号的样本中学习符号出现的概率分布。 GPT-2旨在基于已观察到的输入序列来预测下一个符号。此外,GPT-2引入了多任...
基于GPT-2架构 先来回顾一下苹果基于Transformer的语言模型能在iPhone、MacBook等设备上实现怎样的功能。主要体现在输入法方面。语言模型加持下的苹果自带输入法，可以实现单词预测和纠错的功能。Jack Cook小哥具体测试了一下，发现这个功能主要实现的是针对单个单词的预测。△图源：Jack Cook博客文章 模型有时也会预测...
从存储空间来看,我们的输入法只需要几十MB的空间,但是GPT-2最小的模型就需要500MB来存储它的参数,而最大 人工智能 语言模型 编码器 权重 原创 AI世界印象 6月前 116阅读 基于GPT2的中文闲聊机器人/GPT2 for Chinese chitchat 向AI转型的程序员都关注了这个号???机器学习AI算法工程 公众号:datayx项目描...
模型架构上,Cook小哥认为苹果的语言模型更像是基于GPT-2打造的。 在分词器(tokenizer)方面,表情符号在其中十分突出。 更多细节,一起来看。 基于GPT-2架构 先来回顾一下苹果基于Transformer的语言模型能在iPhone、MacBook等设备上实现怎样的功能。 主要体现在输入法方面。语言模型加持下的苹果自带输入法,可以实现单词预...
因此目前的文本生成都是依靠词与词之间的联系来实现的,就如同输入法的提示一样,输入一个词之后生成下一个词,这个过程就是目前文本生成模型的基本流程,通过产生与上一个词关联性最大的一列词并从中挑选一个作为输出,如此循环生成一篇文章。 模型架构 目前主要的自然语言处理模型架构都是由编码器(encoder)和解码器(...