区别于GPT-1的改动:Layer Norm放到了每个子块输入(类似于预激活残差网络)和并将输入先经过一个全连接层(相当于transformer中的linear层),源码给的函数,是conv1d,将原始输入经过一个被正态分布赋值的权重矩阵,并将其维度从(bs,n,dmodel)变为(bs,n,3*domel),然后再将其分割成三个矩阵大小相同的(bs,n,dmode...
Model Overview def model(hparams, X, past=None, scope='model', reuse=tf.AUTO_REUSE): 模型的输入信息分两种:X和past,X是语言模型的输入,past是已生成上文的状态,实作分四种情况: 训练时,X为一组训练数据[2],past为空。 条件生成初始阶段,X为条件语句,past为空 无条件生成初始阶段,X为[end],past为...
该模型支持语音聊天、音频分析和多语言功能,可在Hugging Face 和ModelScope 上获取。详细信息请见此处。 GitHub Copilot Workspace被誉为开发者最佳AI工具 : Santiago (@svpino) 强烈推荐GitHub Copilot Workspace 作为帮助开发者编写代码的最佳AI工具,超越了其他工具如Devin。他分享了他的经验和见解,更多信息请见此处...
下面便是 GPT-2 的核心,即 Decoder 块的实现: defblock(x,scope,*,past,hparams):withtf.variable_scope(scope):nx=x.shape[-1].value a,present=attn(norm(x,'ln_1'),'attn',nx,past=past,hparams=hparams)x=x+a m=mlp(norm(x,'ln_2'),'mlp',nx*4,hparams=hparams)x=x+mreturnx,present...
1、下载下来gpt-2之后,首先下载与训练模型,使用download_model.py, 在终端运行: AI检测代码解析 python3 download_model.py 124M 1. 下载124M的模型,还有其它可选项,M就是大小MB 这个是下载下来的模型: encoder.py 会使用一下文件: encoder.json: 文字编码 ...
MiniMind训练数据集 (ModelScope | HuggingFace) 无需全部clone,可单独下载所需的文件 将下载的数据集文件放到./dataset/目录下(✨为推荐的必须项) ./dataset/ ├── dpo.jsonl (909MB) ├── lora_identity.jsonl (22.8KB) ├── lora_medical.jsonl (34MB) ├── pretrain_hq.jsonl (1.6GB...
Nat. Commun.｜用于蛋白质设计的深度无监督语言模型ProtGPT2 编译 | 陈睿哲 本文介绍一篇拜罗伊特大学2022年7月发表在nature communications的《ProtGPT2 is a deep unsupervised language model for protein design》。蛋白质设计在自然环境和生物医学中发挥着重要作用，旨在为特定用途设计全新的蛋白质。受到近期...
作者将ProtGPT2序列整合到作者的蛋白质空间网络表示中。为此,作者为每个SCOPe2.07和ProtGPT2序列生成了HMM配置文件,使用HHsearch以all对all的方式对它们进行比较,并用Protlego表示网络。为了避免具有多个对齐的特定序列最终由网络中的同一节点表示,作者用两个不重叠的对齐复制条目。
An implementation of model parallel GPT-2 and GPT-3-style models using the mesh-tensorflow library. - gpt-neo/models/gpt2/gpt2.py at 89ce74164da2fb16179106f54e2269b5da8db333 · EleutherAI/gpt-neo
作者将ProtGPT2序列整合到作者的蛋白质空间网络表示中。为此,作者为每个SCOPe2.07和ProtGPT2序列生成了HMM配置文件,使用HHsearch以all对all的方式对它们进行比较,并用Protlego表示网络。为了避免具有多个对齐的特定序列最终由网络中的同一节点表示,...