GPT2以及一些后来的模型如TransformerXL和XLNet本质上都是自回归的。而BERT不是,它是一种权衡。在失去自回归的过程中,BERT可以获得两边的单词,以结合上下文去获得更好的结果。而XLNet既使用了自回归,同时也找到了根据两边单词融合上下文的替代方法。 Transformer架构的演变 一个是encoder结构,如下图所示: 来自原始 tran...
该理念称为“自回归(auto-regression)”,也是促成RNN高效的理念之一。 GPT2以及后来的一些模型比如TransformerXL和XLNet本质上讲都是自回归模型。但BERT是个例外,没有自回归,不过可以结合上下文来创作更好的文章。XLNet的出现让自回归重回公众的视野,与此同时,人们也找到了另一种可以结合上下文创作的途径。 Transformer...
OpenAI 的GPT2实现 除了GPT2 之外,还可以查看Hugging Face的pytorch-transformers库,它实现了 BERT、Transformer-XL、XLNet 等前沿 Transformer 模型。 ・IP 属地黑龙江
此外,研究者还基于 ImageNet 和网络图片的混合数据训练了 iGPT-XL,它包含 68 亿参数。 由于使用密集注意力建模长序列的计算成本较高,因此该研究选择使用较低的分辨率:32x32、48x48 和 64x64。 分辨率继续降低可以进一步减少计算成本,但是之前研究表明在这种情况下,人类的图像分类能力会急剧下降。因此,该研究受早期...
GPT-2的参数规模非常大,这使得它能够处理更复杂的任务和生成更自然的文本。以下是GPT-2不同版本的参数数量: 1. GPT-2 Small:117M个参数 2. GPT-2 Medium:345M个参数 3. GPT-2 Large:774M个参数 4. GPT-2 XL:1.5B个参数 5. GPT-3 175B:175B个参数 三、不同版本之间的区别 1. GPT-2 Small:该...
GPT-2,和后来的一些模型如 TransformerXL 和 XLNet,本质上都是自回归的模型。但 BERT 不是自回归模型。这是一种权衡。去掉了自回归后,BERT 能够整合左右两边的上下文,从而获得更好的结果。XLNet 重新使用了 自回归,同时也找到一种方法能够结合两边的上下文。
团队还对拥有15亿参数的升级版GPT-2 XL进行了测试，它对于训练数据的记忆量是GPT-2 Small的10倍。 实验发现，越大的语言模型，“记忆力”越强。GPT-2超大模型比中小模型更容易记住出现次数比较少的文本。 也就是说，越大的模型，信息泄露风险越高。 那么，团队用的什么方法，只利用模型输出的文本，就还原出了...
加载gpt2-xl预训练模型,并加载之前预处理好的webshell数据,继续对基模型进行微调。 screen python3 train.py config/finetune_fomo_webshell.py 0x3:通过GPT-2基模型微调后的新的本地模型,进行新的Webshell生成 # 加载本地模型,传入字符串进行文本输出
GPT-1 使用 Transformer 的解码器进行特征提取。解码器使用 Masked Self-attention,由于掩码作用,GPT是一个单向模型,它只能依赖已生成的上文来预测下一个词。 🔨 Hyper-parameter# GPT1(Totalparameters:About100M)---Tokenizer:Bytepairencoding(BPE)Positional encoder:LearnedpositionembeddingsTransformer block:Decoder...
model_name = 'gpt2' # 或者 'gpt2-medium', 'gpt2-large', 'gpt2-xl' tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name) 1. 2. 3. (4)准备输入数据: 将你的文本输入转换为模型可以理解的格式。这通常涉及将文本分词并转换为输入ID。