首先初始化一个GPT2模型。对于小一些的GPT2模型,也可以使用类似的配置,这里加载了一个预训练配置,当然设置vocab_size=len(tokenizer)来确保模型和分词器的大小匹配。并且传入bos和eos的token ID: fromtransformersimportAutoTokenizer,GPT2LMHeadModel,AutoConfigconfig=AutoConfig.from_pretrained("gpt2",vocab_size=len...
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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
from trl import RewardTrainer, RewardConfig model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("gpt2") peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.SEQ_CLS, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1, ) trainer = RewardTrainer( model=model, args=training_args, tokeniz...
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ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样,从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型,那么在推理时输出的质量也会同样低。
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样,从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型,那么在推理时输出的质量也会同样低。
huggingface 上的embedding 模型可以直接用吗 huggingface使用教程,huggingface官网:HuggingFace–TheAIcommunitybuildingthefuture.数据集:https://huggingface.co/datasets模型:https://huggingface.co/models主要模型自回归GPT2、Transformer-XL、XLnet自编码BERT、A
Huggingface pipeline默认的模型都是英文的,比如对于text generation默认使用gpt2,但我们也可以指定Huggingface Hub上其他的text generation模型,这里我找到一个中文的: 代码语言:javascript 复制 generator=pipeline('text-generation',model='liam168/chat-DialoGPT-small-zh') ...
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("gpt2") peft_config = LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_CLS,inference_mode=False,r=8,lora_alpha=32,lora_dropout=0.1, ) trainer = RewardTrainer(model=model,args=training_args,tokenizer=tokenizer,train_dataset=dataset,peft_config=peft_confi...