位置编码矩阵也是GPT-2模型的一部分,它包含输入中max position个位置的每个位置编码向量。 第一阶段总结:把一个单词丢进GPT组件之前要做的事: 先找到该单词的embedding。 再把它和对应的位置编码相结合。 第二阶段: 如果模型每次输入都是一个词,输出也是一个词,那就是简单条件概率模型,为了能预测下一个词的时候...
GPT 模型结构如图2.3所示,由多层Transformer 组成的单向语言模型,主要分为输入层,编码层和输出层三部分。 接下来我将重点介绍GPT无监督预训练、有监督下游任务微调以及基于HuggingFace 的预训练语言模型实践。 一、 无监督预训练 GPT 采用生成式预训练方法,单向意味着模型只能从左到右或从右到左对文本序列建模,所采用...
您可以在Hugging Face的模型库中选择并下载适合您需求的GPT-2模型。例如,您可以通过以下代码下载GPT-2模型: pythonCopy codefrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer= AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") model= AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") 准备训练语料。
1、无法使用Python代码远程下载HuggingFace官网提供的模型(如gpt2) 2、需要从HuggingFace官网下载Transformers 库中开源模型,可以通过此次文章作为参考(能保证正常上网) 3、重要前提,会一些cmd常见命令和对环境配置有经验的,特别是本次操作是基于Anaconda和pytorch环境进行 环境说明:(可直接跳到HuggingFace镜像网址和huggingfac...
最近正好在做一个中文文本生成的模型,效果还不错,打算上线,本来研究了半天的TensorFlow Serving,但是最后实在没搞定,太麻烦了,今天换了TorchServe,一天就搞定了,PyTorch yyds!!! 模型准备 本次演示用的模型为IDEA开源的 闻仲-GPT2-100M,这个是一个用于文本生成的模型,能够根据提供的句子进行续写。
看图对话的模型 BLIP-2 开源! 据说这可能是一个可以教 ChatGPT 看懂图片的大语言模型,BLIP-2 由 Salesforce Research 团队发布,你可以给他一张图片,然后针对图片里的内容跟 AI 进行对话。 快来官方的 Space 应用上试玩,找找灵感吧 (或许下一个爆火的就是它呢):https://hf.co/spaces/Salesforce/BLIP2 ...
OpenAI 公司在2018 年提出的生成式预训练语言模型(Generative Pre-Training,GPT)是典型的生成式预训练语言模型之一。GPT 模型结构如图2.3所示,由多层Transformer 组成的单向语言模型,主要分为输入层,编码层和输出层三部分。 接下来我将重点介绍GPT 无监督预训练、有监督下游任务微调以及基于HuggingFace 的预训练语言模型实...
【今日亚洲】AI冲击波:DeepSeek逆境中创新突破/全球震惊/DeepSeek被攻击/梁文锋/杭州深度求索/人工智能/AI/chatgpt/新闻热点/科技 土金跨界小白 178 0 【辣晚报2.2】DeepSeek登顶140国下载榜第一,印度成最大用户!微软、英伟达、亚马逊全面接入DeepSeek,OpenAl认错! 一个民宿人的故事 3960 2 【DeepSeek/外网】...
由于huaggingface放出了Tokenizers工具,结合之前的transformers,因此预训练模型就变得非常的容易,本文以学习官方example为目的,由于huggingface目前给出的run_language_modeling.py中尚未集成Albert(目前有 GPT, GPT-2, BERT, DistilBERT and RoBERTa,具体可以点开前面的链接),这是由于目前对于Albert的支持,在分词时,Albe...