and_upcast_attn": false,# "resid_pdrop": 0.1,# "scale_attn_by_inverse_layer_idx": false,# "scale_attn_weights": true,# "summary_activation": null,# "summary_first_dropout": 0.1,# "summary_proj_to_labels": true,# "summary_type": "cls_index",# "summary_use_proj": true,# "t...
"summary_activation": None, "summary_first_dropout": 0.1, "summary_proj_to_labels": True, "summary_type": "cls_index", "summary_use_proj": True, "task_specific_params": { "text-generation": { "do_sample": True, "max_length": 50 } }, "vocab_size": 50257 } ) model = GPT2L...
现在我们有一个完整的预训练Inception模型。如果你想查看它的架构，可以用以下代码：pre_trained_model.summary()不过要小心，它很庞大！可以浏览一下，看看层和它们的名称。我喜欢用一个叫做mixed7的层，因为它的输出很小——7 × 7的图像——不过你可以随意尝试其他层。接下来，我们将冻结整个网络，使其不再重新...
summary_model:存放摘要生成的模型 vocabulary:存放GPT2模型的字典 train.py:训练代码 interact.py:测试代码 Dialogue Model是基于GPT2模型的生成模型,对每条训练数据进行"顺序"拼接,然后将其输入到网络中,进行训练(该项目没有训练MMI Model的"逆序")。在训练Chinese Summary时,将上述训练数据进行如下拼接然后,将上述拼...
.encode(article_text,return_tensors='pt')# 生成摘要withtorch.no_grad():summary_ids=model.generate(input_ids,max_length=50,num_beams=5,length_penalty=2.0,early_stopping=True)# 解码生成的摘要并输出summary=tokenizer.decode(summary_ids[0],skip_special_tokens=True)print("生成的摘要:",summary)...
importjsonimportnumpyasnp# preprocess datasetdefprocess_dataset(dataset,tokenizer,batch_size=6,max_seq_len=1024,shuffle=False):defread_map(text):data=json.loads(text.tobytes())returnnp.array(data['article']),np.array(data['summarization'])defmerge_and_pad(article,summary):# tokenization# pad...
pre_trained_model.summary() 不过要小心,它很庞大!可以浏览一下,看看层和它们的名称。我喜欢用一个叫做mixed7的层,因为它的输出很小——7 × 7的图像——不过你可以随意尝试其他层。 接下来,我们将冻结整个网络,使其不再重新训练,然后设置一个变量指向mixed7的输出,作为我们要裁剪网络的位置。代码如下: ...
这里是true "summary_activation": null: 摘要(Summary)层的激活函数,这里是null表示使用默认值(softmax) "summary_first_dropout": 0.1: 摘要(Summary)层中第一个dropout的概率,这里是10% "summary_proj_to_labels": true: 摘要(Summary)层是否需要将摘要结果投影到标签空间,这里是true "summary_type": "cls...
merged = np.concatenate([article, summary[1:]])returnmerged.astype(np.int32复制 2. 学习心得 GPT2作为一个比较老的模型,近期肯定没有多少人会去训了,大家现在关注的重点都在LLaMA、GLM这些比较新的模型,但是回顾一下比较老的工作,可以重新巩固一下基础,并且思考一下当初为什么要使用这些技术,以及为什么会将...
8. Summary I hope you can learn from this article that it's not complicated at all to train and deploy an Deep Learning model using Amazon SageMaker. In any case, there are even simpler alternatives, such as Google Colab training and Amazon EC2 deployment. Hope you found this post useful...