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,所采用的Transformer 结构和解码策略保证了输入文本每个位置只能依赖过去时刻的信息。 给定文本序列w = w1w2...w...
Value: Value是单词的实际表示,一旦我们对每个单词的相关度打分之后,我们就要对value进行相加表示当前正在处理的单词的value。 huggingface中,是将QKV矩阵按列拼接在一起: transformer.h.{i}.attn.c_attn.weight transformer.h.{i}.attn.c_attn.bias QKV矩阵的计算方式是: 但是,注意,因为GPT是自回归模型,这个Q...
HuggingFace 推出了聊天助手,低配版 GPT,可以自定义Prompt,但是不能支持文档检索、调用外部API、代码解释器等功能。不过免费,支持Mixtral、Llama 2 以及 Meta 最新的 Code Llama 70B 等模型。 不过代码是开...
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embe...
Huggingface版自定义GPTs来啦!免费,只需2步无需任何代码 全球著名大模型开源平台Huggingface发布了,Hugging Chat Assistant测试版,可帮助用户轻松开发自定义类ChatGPT助手。 自OpenAI发布自定义GPTs功能后,短短3个多月时间用户便开发了超300万个各类AI助手,其火爆程度可见一斑。但每月20美元(约143元)的高额费用对于...
HuggingGPT利用ChatGPT作为控制器,连接HuggingFace社区中的各种AI模型,来完成多模态复杂任务。 这意味着,你将拥有一种超魔法,通过HuggingGPT,便可拥有多模态能力,文生图、文生视频、语音全能拿捏了。 HuggingGPT搭桥 研究者指出解决大型语言模型(LLMs)当前的问题,可能是迈向AGI的第一步,也是关键的一步。
即刻拥有个性化GPT服务,全开源设计,Huggingface倾力打造的 早在去年四月,Hugging Face便推出了其AI聊天工具HuggingChat。尽管当时其主页上所展示的模型数量有限,但随着时间的推移,Hugging Face不断将多个开源模型集成至HuggingChat的聊天界面中,使其功能日益强大。直至最近HuggingChat主页面上已经集成了包括:...
玩转HuggingFace GPT-2¶这是一个入门demo,可以帮助朋友们学习如何调用开源的huggingface模型,比如GPT2,最新的大语言模型Dolly,或者是其他文本。本案例我们就演示如何调用GPT续写故事。这是最省流量的版本,因为模型已经给你离线准备好了,不需要重新下载。 评论 安装依赖项¶这里我分享两个requirements.txt,一个是简化...
基于已知条件,HuggingFace官网不能正常上网,常见表现为用Python代码远程下载模型到本地上一般会报错。 大名鼎鼎的Transform模型和衍生模型(如 BERT、GPT-3、T5 等)不用多说,引领了当前AI领域发展的潮流。HuggingFace 作为一家致力于自然语言处理(NLP)和机器学习的公司,其提供的Transformers 库的重要性不言而喻。
其主要目的就是为了让开发者快速部署和体验这些优秀的模型，当前KubeGems主要对接Huggingface 和 OpenMMLab ...