首先，究竟什么是语言模型（language model）？何为语言模型 简单说来，语言模型的作用就是根据已有句子的一部分，来预测下一个单词会是什么。最著名的语言模型你一定见过，就是我们手机上的输入法，它可以根据当前输入的内容智能推荐下一个词。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，...
在预训练阶段,GPT使用了一种掩码语言模型(Masked Language Model)的方法,即将输入序列中的某些词随机掩盖,然后让模型预测被掩盖的词。这种方法能够使模型学习到更好的语言理解能力。 在预训练完成后,GPT采用了一种多任务学习的方法,即在预训练模型的基础上,加入不同的任务进行微调。这种方法可以使模型适应不同的自然...
第一部分:GPT-2 和语言建模 首先,究竟什么是语言模型(language model)? 何为语言模型 简单说来,语言模型的作用就是根据已有句子的一部分,来预测下一个单词会是什么。最著名的语言模型你一定见过,就是我们手机上的输入法,它可以根据当前输入的内容智能推荐下一个词。 从这个意义上说,我们可以说 GPT-2 基本上相...
思路一览: 本文提出的方法称为language-model-based data augmentation(LAMBADA)。 分成四个步骤: 1. 用已有的有标签数据训练一个classifier 这个A会被用来当做一个filter,用来筛选生成的样本的质量。 2. 在训练集上对 GPT-2 ( ) 进行 fine-tune,得到 这一步就是整个文章的核心了。 我们知道,GPT-2实际上就...
:param lm - the language model: a function that gets a string and returns a distribution on the next word :param index2word - a mapping from the index of a word in the vocabulary to the word itself """ generated_sentence = '' curr_...
GPT-2 language model 是一种人工智能范畴里，机器学习语言能力的模型。GPT-2模型在文本生成上有着出出色的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们对目前阶段语言模型的预期。仅从模型架构而言，GPT-2 并没有特别新颖的架构，它和只带有解码器的 transformer 模型很像。本质上，它是一个在海量...
return pipeline("text-generation", model="e-tony/gpt2-rnm")model = load_model()使用Streamlit中的text_area()函数可以生成一个简单文本框。我们可以额外定义文本框的高度及其容纳的最大字符数（需要注意的是越大的文本生成时间越长）：textbox = st.text_area('Start your story:', '', height=200, ...
GPT2模型是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型,其论文原文为language_models_are_unsupervised_multitask_learnersGPT2模型的预训练语料库为超过40G的近8000万的网页文本数据,GPT2的预训练语料库相较于GPT而言增大了将近10倍。 二GPT2与GPT 模型的区别 ...
接下来使用GPT2LMHeadModel()建立模型,并将模型模式设为验证模式。由于预训练模型参数体积很大,且托管在外网,所以本次先从网盘下载预训练模型,本地无需此步骤。 frompytorch_transformersimportGPT2LMHeadModel# 读取 GPT-2 预训练模型model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("./") ...
.. ) -> Union[Tuple, CausalLMOutputWithCrossAttentions]: r""" labels (`torch.LongTensor` of shape `(batch_size, sequence_length)`, *optional*): Labels for language modeling. Note that the labels **are shifted** inside the model, i.e. you can set `labels = input_ids` Indices are...