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...
这个方法是本文首次提出的,给 decoder 前面一部分 prefix 固定住,用 PLM 目标训练,相当于给 GPT 做 prefix-tuning。 多任务微调 Multitask finetuning 多任务微调 multitask finetuning (MT-F) 是 Hugging Face 去年年底的工作 [3],即拿到预训练模型,给他在 171 个任务上用 prompt 的方式同时 finetune。这种...
此教程教大家使用google的colab,免费使用GPU来运行自己的,或者Huggingface上的开源模型,不用自己购买昂贵的GPU啦。, 视频播放量 1787、弹幕量 0、点赞数 12、投硬币枚数 2、收藏人数 29、转发人数 4, 视频作者 BiuBiuAI人工智能, 作者简介 ,相关视频:【包学包会】不需
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...
检索增强（RAG）是自然语言处理与人工智能领域一项重要的技术，通过与信息检索工具相结合，让语言模型能够与外部数据库连接，结合推理能力和广泛的知识。从2019年开始，谷歌与Meta的研究团队便在多个研究中提出了这一技术。随着2022年ChatGPT的发布，RAG技术逐渐被广泛认知，成为行业关注的焦点，许多企业也开始考虑如何更...
首先，GPT模型的配置文件（config.json）描述了模型的参数与架构。配置文件是一个OrderedDict()类型的结构，包含关键组件的值，如embedding矩阵与位置编码矩阵。这些组件在模型内部执行特定功能，如将输入转换为模型能够理解的形式。在模型的运作过程中，每一阶段都具有其独特意义。第一阶段中，模型首先通过...
HuggingFace中文翻译-优选内容 文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首 在人工智能的浪潮中,以GPT4、Claude3、Llama 3等大型语言模型(LLM)无疑是最引人注目的潮头。这些模型通过在海量数据上的预训练,学习到了丰富的语言知识和模式,展现了出惊人的能力。在支撑这些大型语言模型应用落地方面,文本向...
【BERT模型精讲】实战教程:基于BERT模型的文本分类、情感分析及中文命名实体识别实战教程,华理博士带你玩转NLP核心框架—BERT模型!-人工智能/深度学习 1708 9 15:00:43 App 【全126集】目前B站最系统的Transformer教程!入门到进阶,全程干货讲解!拿走不谢!(神经网络/NLP/注意力机制/大模型/GPT/RNN) 1161 17 9:03...
有传言称,在ChatGPT问世之前,自然语言处理(NLP)研究已经逐渐式微,只剩下针对GPT-3的微调工作。目前对大语言模型的关注和研究热潮并不是全新的现象,这种狂热只是加速了自然语言处理(NLP)研究逐渐聚焦于大语言模型微调等领域的过程。 大语言模型成为研究热点之后,学术界与产业界的合作研究可能仍然延续之前的方式。然而,...
主要的模型 自回归: GPT2 Transformer-XL XLNet 自编码 BERT ALBERT RoBERTa ELECTRA StoS BART Pegasus T5 # 中文分类 ## 定义数据集 ## 加载tokenizer BertTokenizer from_pretrained ## 定义批处理函数 def collate_fn(data): sents(句子) labels(标签) ...