DPO相比于针对选定响应的纯SFT是否具有实质性优势? 为了获得更深入的理解,我们将使用PyTorch中从零实现DPO,并将其应用于参数量为1.24亿的最小规模GPT-2模型。同时,我实现了SFT以进行对比分析。 数据集构建 DPO方法的基础是偏好数据集的构建,每个样本包含一个提示、一个"被选择"的响应和一个"被拒绝"的响应。被选...
# 导入所需的库importtorchfromtransformersimportGPT2LMHeadModel,GPT2Tokenizer# 加载预训练的模型和分词器# 这里指定了使用 'gpt2' 模型,这是一个普遍使用的GPT-2模型版本model_name="gpt2"model=GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)# 加载模型tokenizer=GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)# 加...
【必备】GPT-2没什么神奇的,PyTorch 就可以复现代码 本文经AI开发者(ID: okweiwu, 社区地址: https://ai.yanxishe.com) 授权转载,禁止二次转载 欢迎来到「带注释的 GPT-2」。 我读过的最精彩、解释最清楚的文章之一是「The Annotated Transformer」https://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html...
首先,需要安装 PyTorch-Transformers。 !pip install pytorch_transformers==1.0# 安装 PyTorch-Transformers 使用PyTorch-Transformers 模型库,先设置好准备输入模型的例子,使用GPT2Tokenizer()建立分词器对象对原句编码。 importtorchfrompytorch_transformersimportGPT2Tokenizerimportlogging logging.basicConfig(level=logging.IN...
('gpt2') # 手动加载:配置文件gpt2-config.json 与 权重文件pt2-pytorch_model.bin model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('./models/gpt2/gpt2-pytorch_model.bin',config='./models/gpt2/gpt2-config.json') # 将模型设置为评估模式 model.eval() DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda....
Pytorch中,Linear层的权重存储形状为[out_features, in_features]。而Tensorflow中Linear权重的存储形状为[in_features, out_features]。 这是由于两个库使用不同的数学运算表示 (参考https://www.null123.com/question/detail-2816063.html): Pytorch: y = Wx + B ...
gpt2 pytorch 实现 前言:本人研究领域为交通方面,做科研需要搭建GCN有关的网络,比如GCN-GAN【1】,基于GCN的权值完成网络【2】,以及基于这些网络的新的GCN网络框架。但是搜索了一些网上使用pytorch搭建GCN网络的资料,只有github上面的无解释代码和最近几年发表的论文,有详细讲解的资料很少,这对于快速入门GCN实战,会有...
项目链接：https://github.com/KellerJordan/modded-nanogpt/tree/master Modded-NanoGPT 该项目名为「Modded-NanoGPT」，它是 llm.c 存储库的 PyTorch GPT-2 训练器的改进变体：10B tokens-->1B tokens8xH100 上花 45 分钟训练 -->8xH100 上花 5 分钟训练 Modded-NanoGPT 采用如下技术：先进的架构：旋转...
GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导 Transformer)架构,这是一种基于自注意力机制的神经网络模型,广泛用于自然语言处理任务,如文本生成、机器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化,可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略,...
GPT2-Pytorch with Text-Generator Better Language Models and Their Implications Our model, called GPT-2 (a successor toGPT), was trained simply to predict the next word in 40GB of Internet text. Due to our concerns about malicious applications of the technology, we are not releasing the traine...