GPT2是在一个名为WebText的40GB数据集上训练的,数据来源是从网上抓取的。GPT2系列共有 5个模型:distilgpt2-small,gpt2(gpt2-small),gpt2-medium,gpt2-large和gpt2-xl。目前我们只使用gpt2和gpt2-large这两个模型。GPT2需要占用500MB的存储空间来存储其所有参数,而GPT2-large是GPT2的13倍,占用超过6.5GB的...
这个笔记比较了GPT2-Large模型下的解码方法,在上面试验的三种方法中,beam search产生的结果相对合理,但还不能太满意的效果。接下来要试验的是Top-K sampling和Top-p sampling这两种方法。
最小的模型对应的原始的GPT-1(1.17亿参数),第二小的对应的是BERT-large(3.45亿参数)。最大的就是GPT-2(15亿参数) 1. Language Modeling 语言建模的一个主要目标就是在zero-shot情况下提升表现,GPT-2系列的模型在8个zero-shot数据集中7个达到了sota。在小样本数据集Penn Treebank 和 WikiText-2提升也很大...
GPT-2的参数规模非常大,这使得它能够处理更复杂的任务和生成更自然的文本。以下是GPT-2不同版本的参数数量: 1. GPT-2 Small:117M个参数 2. GPT-2 Medium:345M个参数 3. GPT-2 Large:774M个参数 4. GPT-2 XL:1.5B个参数 5. GPT-3 175B:175B个参数 三、不同版本之间的区别 1. GPT-2 Small:该...
GPT2 共有四种参数规模的开源模型,分别是 GPT2-small (124M),GPT2-medium (335M),GPT2-large (774M) 和 GPT2-XL (1.5B),可根据任务需要和显卡大小选取。 DialoGPT2 是微软在 GPT2 基础上使用对话数据微调过的模型,同样在 Hugging Face 上已经开源,模型已具备对话性能,因此在对话任务上表现会更好,关于...
各个ML模型(small、medium、large、哈利·波特、法律法规、学术研究等)都属于独立的微服务,并根据使用情况进行自动规模伸缩。 我尝试了无数次迭代以提高速度水平。 一般来讲,我不太喜欢微服务架构(因为会增加额外的复杂性)。但必须承认,虽然为此付出了大量精力,但微服务架构确实在性能提升方面发挥着不可替代的作用。
decoding strategies converting the model’s probabilistic output(vocab size classification) to text iteratively,迭代似的。意味着更多的计算量 quality & diversity GPT是单向的,Bert是双向的 """fromtransformersimportAutoModelForCausalLM# 'gpt2', 'gpt2-medium', 'gpt2-large', 'gpt2-xl'# 'gpt2': ht...
体量更大且质量更优的训练文本。GPT2训练了四个规格的模型：small、medium、large，以及extra large。四...
英伟达使用 PyTorch 运行整个 BERT-Large 模型,并采用了自动混合精度方法以加速吞吐量。对于一般的研究者,只要有一个 DGX-2 服务器(16 块 V100),我们就能在 3 天内完成 BERT-Large 模型的训练。如下展示了在不同 GPU 数量下的训练时长: 目前,英伟达已经开源了 BERT 的训练代码以及 TensorRT 优化的 BERT 样本...
可以用于写诗、新闻、小说和剧本，或是训练通用语言模型。 项目中默认使用BERT的tokenizer处理中文字符，支持字为单位或是分词模式或是BPE模式，并支持大语料训练。 目前项目主要架构已经稳定，具体的训练语料，作者也附上了相应的链接： 大规模中文自然语言处理语料 Large Scale Chinese Corpus for NLP https://github....