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,...
# 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...
基于人类反馈的强化学习(RLHF)已成为大型语言模型(LLM)训练流程中的关键环节,并持续获得研究界的广泛关注。 本文将探讨RLHF技术,特别聚焦于直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)方法,并详细阐述了一项实验研究:通过DPO对GPT-2 124M模型进行调优,同时与传统监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)方法进行...
首先，让我们用 Hugging Face 提供的预训练权重初始化模型。model = GPT2()# load pretrained_weights from hugging face# download file https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/gpt2-pytorch_model.bin to `.`model_dict = model.state_dict() #currently with random initializationstate_dict ...
Pytorch——GPT-2 预训练模型及文本生成 介绍 在本次将学习另一个有着优秀表现的预训练模型:GPT-2 模型,以及使用它进行文本生成任务实践。 知识点 GPT-2 的核心思想 GPT-2 模型结构详解 GPT-2 进行文本生成 OpenAI 在论文Improving Language Understanding by Generative Pre-Training中提出了 GPT 模型。GPT 模型...
哈佛大学 The Annotated Transformer 使用 PyTorch 实现了完整的 transformer 架构,是深入理解 transformer 的好方法。 然后,让我们在这些优秀的现有资源的基础上,用代码实现 GPT-2 吧~ 摘要 自然语言处理任务,如问答、机器翻译、阅读理解等,通常是在特定任务的数据集上进行有监督的学习。我们证明,当语言模型在一个名...
('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....
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...
python transformers包中的gpt模型 gpt2 pytorch 这里主要解读transformers中关于GPT2的代码,主要涉及:GPT2Attention,GPT2Block,GPT2MLP以及GPT2Model AI检测代码解析 # transformers安装 conda install transformers pip install transformers 1. 2. 3. 首先创建GPT2模型...
73、爆火必看的nano-GPT2 Pytorch经典代码逐行讲解清风的哈666编辑于 2023年12月30日 02:12 wte:word table embedding(vocab size—embd) wpe:word position embedding(block size—embd) lm_head:最后一层转化为词表大小的概率(embd—vocab size) self.transformer.wte.weight = self.lm_head.weight(第一层...