为了使基于文本的预训练LLM适应CSI数据的复杂矩阵格式,研究团队针对LLM4CP设计了特定的模块进行格式转换和特征提取,包括预处理模块 (Preprocessor)、嵌入模块 (Embedding)、预训练 LLM 模块(Pre-trained LLM) 和输出模块 (Output),如下图...
pipinstallaccelerate-U 注意:在Colab上训练时,最好将datasets更新到最新版(再重启kernel),避免版本低报错 colab和kaggle已经预安装transformers库 1.2 数据准备 加载数据 fromdatasetsimportload_datasetdatasets=load_dataset('wikitext','wikitext-2-raw-v1') 当然你也可使用huggingface上任何公开的文本数据集,或使用...
由于 OpenAI 团队开源的 GPT-2 模型预训练参数为使用英文数据集预训练后得到的,虽然可以在微调时使用中文数据集,但需要大量数据和时间才会有好的效果,所以这里我们使用了英文数据集进行微调,从而更好地展现 GPT-2 模型的能力。 首先,下载训练数据集,这里使用了莎士比亚的戏剧作品《罗密欧与朱丽叶》作为训练样本。数据...
从Hugging Face下载预训练的GPT-2模型,并创建一个新模型来进行微调。 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Config config = GPT2Config.from_pretrained('gpt2') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', config=config) 这里使用了GPT2LMHeadModel模型,这是一个预训练的GPT-2模型,用于...
目标是在没有极端规模的预训练、没有大规模的 RLHF、以及没有大规模的有监督数据集的情况下实现这一目标。这些东西并不总是必要的。但等一下,我们必须使用通常是所有三个,至少是其中一部分。 但如果没有这些,我们如何能和更大的模型一较高下呢?关键的直觉是当前的 AI 能做得多好取决于它所接受的训练数据。
Generative Pre-trained Transformer(GPT)系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型,这一系列的模型可以在非常复杂的NLP任务中取得非常惊艳的效果,例如文章生成,代码生成,机器翻译,Q&A等,而完成这些任务并不需要有监督学习进行模型微调。而对于一个新的任务,GPT仅仅需要非常少的数据便可以理解这个任务的需求并达到接近...
GPT-2,全名为“生成式预训练Transformer 2”,是OpenAI在2019年推出的第二代生成式预训练模型。GPT-2的架构与GPT-1相似,但数据集和参数数量都大大增加。GPT-2使用了更大的WebText数据集,包含了大约40GB的文本数据和800万个文档。参数数量的增加使得GPT-2的准确性大幅提升,达到了15亿个参数,成为了一个强大而复杂...
GPT-2 预训练模型及文本生成 OpenAI 在论文Improving Language Understanding by Generative Pre-Training中提出了 GPT 模型。GPT 模型是由单向 Transformer 的解码器构建的模型,OpenAI 团队在一个非常大的书籍数据集the Toronto Book Corpus上对其进行了无监督预训练。
GPT 基于 Transformer 修改,在一个 8 亿单词的语料库上训练,12 个 Decoder 层,12 个 attention 头,隐藏层维度为 768。GPT 在自然语言推理、分类、问答、对比相似度的多种测评中均超越了之前的模型。且从小数据集如 STS-B(约 5.7k 训练数据实例)到大数据集(550k 训练数据)都表现优异。甚至通过预训练...
这个庞大的算法使用语言建模作为训练信号,以无监督的方式在大型数据集上训练一个Transformer,然后在更小的监督数据集上微调这个模型,以帮助它解决特定任务。上图左部分,是研究中使用的Transformer架构以及训练目标。右边部分,是针对特定任务进行微调。将所有结构化输入转换为token序列,由预训练模型处理,然后经过线性+...