在现有的条件下,为了使用GPT2-large, 必须在CPU下才能运行。为此新建了一个虚拟环境mwu-training,这个新的虚拟环境是从mwu-transformer克 隆过来的,然后在这个新的training环境中首先卸载CUDA,然后重新安装torch的CPU版本,整个过程还算顺利。 训练设置与gpt2的训练设置相同,仍然使用run_language_modeling.py,增大了下面...
英伟达成功地构建并训练了最大的语言模型 GPT-2 8B,这一模型包含 83 亿参数量,是 BERT-Large 模型的 24 倍、GPT-2 的 5.6 倍。想想我们一个 BERT-Large 都训练不了,英伟达还训练「24 个」BERT-Large,这也是很优秀了。 英伟达将这一模型称为「Megatron」(威震天),还开源了用来训练这一模型的 pytorch 代码...
GPT-2 将 Transformer 堆叠的层数增加到 48 层，隐层的维度为 1600，参数量更是达到了 15 亿 (Bert large 是 3.4 亿)。「小号」12 层，「中号」24 层，「大号」36 层，「特大号」48 层。GPT-2 训练了 4 组不同的层数和词向量的长度的模型，如图：GPT-2 去掉了 fine-tuning 训练：只有无监督的 ...
以目前的计算资源和软件环境来说,重新训练GPT-2大约只需 1 个小时或更少(当然前提是你手里要有 8 张 80G 的 A100 卡),这个视频也是 Andrey Karpathy 手把手的教授复现 GPT-2 的过程,复现的是 124M 的版本(即原论文中的 117M 最小的那个版本,原论文的参数量计算有误,后来有澄清),训练细节不会完全参考...
GPT 2.0论文其实更强调训练数据的通用性强这点。当然，除了量大通用性强外，数据质量也很重要，高...
(3)加载预训练模型和分词器: 加载GPT-2模型和相应的分词器。你可以选择不同的模型大小。 model_name = 'gpt2' # 或者 'gpt2-medium', 'gpt2-large', 'gpt2-xl' tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name) ...
GPT2-Large模型解码方法比较 1 引言 最近两年来,由于在数以百万计网页上训练出来的基于Transformer的大型语言模型的兴起,如OpenAI的GPT2模型,使得开放式语言生成的技术越来越成熟。在《开放式文本生成(Open-Ended Text Generation)》一文中,使用Transformers的管道"text-generation"产生了句子,这种方法的构建基础是因果...
交叉熵损失介于2到3之间。过度训练后指标失效。 对nsheppard的gpt2 repo进行分叉,通过少量修改以加快大型数据集的启动速度。 在掌握了ML术语之后,,大家就可以按照gwern的教程进行操作(虽然还是相当困难)。 使用梯度检查点来处理显存问题。在未发生显存问题的单一GPU上无法调整gpt2-large(7.74亿个参数,1.5 gb)。
实例规格:选择ecs.gn7i-c8g1.2xlarge(单卡NVIDIA A10)。 镜像:使用云市场镜像,名称为aiacc-train-solution,您可以直接通过名称搜索该镜像,选择最新版本即可。 公网IP:选中分配公网IPv4地址,带宽计费方式选择按使用流量,带宽峰值选择100Mbps,以加快模型下载速度。
GPT-2 将 Transformer 堆叠的层数增加到 48 层,隐层的维度为 1600,参数量更是达到了 15 亿 (Bert large 是 3.4 亿)。「小号」12 层,「中号」24 层,「大号」36 层,「特大号」48 层。GPT-2 训练了 4 组不同的层数和词向量的长度的模型,如图: ...