图解GPT-2——解密AI语言模型的魅力与挑战 《The Illustrated GPT-2 (VisualizingTransformerLanguage Models)》是由Jay Alammar在2019年撰写的一篇深入浅出的文章,旨在帮助读者理解OpenAI的GPT-2模型。文章不仅介绍了GPT-2的架构和工作原理,还探讨了其在语言模型之外的应用。 现在了解GPT-2这个“老模型”对于大家理解...
GPT2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners 摘要 自然语言处理任务,如问答、机器翻译、阅读理解和摘要生成,通常都是通过在特定任务数据集上进行监督学习来解决的。我们证明,当在被称为WebText的数百万网页新数据集上训练时,语言模型开始学习这些任务,而无需任何明确的监督。当条件设定为一个文档加上问...
Code and models from the paper "Language Models are Unsupervised Multitask Learners". You can read about GPT-2 and its staged release in our original blog post, 6 month follow-up post, and final post. We have also released a dataset for researchers to study their behaviors. * Note that ...
在GPT-2中,多任务学习是通过它处理的大量文本数据实现的。这些数据包含了各种任务的示例,而GPT-2通过学习这些示例,自然而然地就学会了如何在不同的任务之间切换,就像我们前面提到的全能运动员一样。这就是为什么GPT-2能够在没有特定指令的情况下进行机器翻译、回答问题,或者完成其他复杂的语言处理任务。 无监督学习(...
You can use SGD instead of Adam with--optimizer sgd. This also helps conserve memory when training larger models. Note: the learning rate needs to be adjusted for SGD, due to not having Adam's gradient normalization (0.0006 seems to be a good number from some experiments). ...
论文:Language Models are Unsupervised Multitask Learners 作者:Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei, I. Sutskever 时间:2019 介绍 GPT-2 是一个有15亿参数的模型,GPT-2的想法是转向一个通用的系统,不需要进行数据集的标注就可以执行许多的任务; ...
OpenAI GPT-2(https://openai.com/blog/better-language-models/)表现出了令人印象深刻的能力,它能够写出连贯而充满激情的文章,这超出了我们当前对语言模型的预期效果。GPT-2 不是一个特别新颖的架构,而是一种与 Transformer 解码器非常类似的架构。不过 GPT-2 是一个巨大的、基于 Transformer 的语言模型,它是在...
比如说将checkpoint/run1里的model-4000模型名字都改成model.ckpt,然后移入models/345M里去。 OK了!先是自由发挥环节,用generate_unconditional_samples.py来无条件生成样本。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python src/generate_unconditional_samples.py--top_k40--temperature0.9--model_name...
huggingface/transformers PyTorch 实现:https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gpt2/modeling_gpt2.py View Code 回到顶部(go to top) 四、模型训练学习 0x1:简单的莎士比亚作品训练 如果你不是深度学习专业人士,只是想感受一下魔力,尝试一下,那么最快的入门方式就是在莎士比...
最近大多数人在谈论语言模型(language models,LMs)的原因并不是说他们都在进行文本生成研究,而是因为经过预先训练的LMs(比如OpenAI GPT-2或Google的BERT)可以用于在各种NLP应用程序中生成文本表征,大大提高了它们的性能。这种效果类似于2013年预先训练过的单词嵌入对NLP产生的影响。我推荐阅读SebastianRuder的文章《NLP的...