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这个例子使用一个现有的GPT2在IMDB数据集上微调好的模型,所以step1就跳过了 reward model使用的是"lvwerra/distilbert-imdb",也是现有的,表示distilbert这个模型已经在imdb数据集上微调过了,给reward模型一个text,模型能输出一个数值表示positive还是negative,这个数值能进一步集成到PPO中,所以step2也跳过了,但是如何把...
可以看到前面设置了gpt2_imdb这样一个GPT2模型。这个模型已经在IMDB数据集上进行了微调,也就是SFT步骤。具体微调模型的代码可以在链接script找到。具体论文可以参考链接"Fine-Tuning Language Models from Human Preferences"。在Huggingface的Hub上可以找到GPT2和BERT 对应的IMDB微调模型,链接为here。下面的代码在kaggle上...
#!pip install transformers datasets evaluate accelerate from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2ForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments, DataCollatorWithPadding import torch from datasets import load_dataset # 加载IMDB数据集 imdb_dataset = load_dataset("imdb") # 初始化tokenizer tokenizer ...
我们用强化学习的方法微调英文版 GPT2(small),让它基于 IMDB 数据集生成正面电影评论。该模型先是读取数据集中真实的影评,用GPT2续写。为了奖励情感倾向为正的续写,我们使用BERT影评分类器来分析生成的句子的情绪,把分类器的输出作为PPO训练的奖励。如果GPT2的续写经过分类器判别为正向情感,那么直接将分类器在正向情感...
我们用强化学习的方法微调英文版 GPT2(small),让它基于 IMDB 数据集生成正面电影评论。该模型先是读取数据集中真实的影评,用GPT2续写。为了奖励情感倾向为正的续写,我们使用BERT影评分类器来分析生成的句子的情绪,把分类器的输出作为PPO训练的奖励。如果GPT2的续写经过分类器判别为正向情感,那么直接将分类器在正向情感...
model_path = 'E:\\\Python\\\IMDB_movies_transform\\\model_cache\\\gpt2' # 不同项目绝对路径不同,可自行改为相对路径 # 加载tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path) # 加载模型 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path) # 定义...
我们用强化学习的方法微调英文版 GPT2(small),让它基于 IMDB 数据集生成正面电影评论。该模型先是读取数据集中真实的影评,用GPT2续写。为了奖励情感倾向为正的续写,我们使用BERT影评分类器来分析生成的句子的情绪,把分类器的输出作为PPO训练的奖励。如果GPT2的续写经过分类器判别为正向情感,那么直接将分类器在正向情感...
这个项目的动机是想看看在短短的几年时间里NLP领域的技术已经走了多远,特别是当它涉及到生成创造性内容的时候。通过生成动画概要,我探索了两种文本生成技术,首先是使用相对陈旧的LSTM,然后使用经过微调的GPT2。 在这篇文章中,您将看到AI创建这种废话开始的过程。。。
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 实现思路 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多,我从中筛选了大约10000张图片(筛选条件为:由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、...