GPT-J是在Pile上训练的，这是一个已知包含亵渎、猥亵和其他粗暴语言的数据集。所以GPT-J可能会产生社会上不可接受的文本。Dolly Databricks的Dolly-V2-12B，一个在Databricks机器学习平台上训练的大型语言模型。基于Pythia-12B, Dolly接受了约15k条指令/响应调优记录，这些记录是由Databricks员工在基于InstructGPT论文领域...
GPT-J是在Pile上训练的,这是一个已知包含亵渎、猥亵和其他粗暴语言的数据集。所以GPT-J可能会产生社会上不可接受的文本。 Dolly Databricks的Dolly-V2-12B,一个在Databricks机器学习平台上训练的大型语言模型。基于Pythia-12B, Dolly接受了约15k条指令/响应调优记录,这些记录是由Databricks员工在基于InstructGPT论文领域...
这种方法是在 GPT-J 模型中被首次提出的,即将 attention 模块和 FFN 模块并行连接,如下图右所示,这样很自然可以提高计算效率。但是由于我们在 1.1 节问题四中讨论过 FFN 是对 attention 输出的隐藏表示的记忆,因此这种并行化实际上解耦了这种关系,或许也正是因为这一点,该方案并没有被广泛采用。 GPT-J model ...
首先是 CounterFact 数据集上对 GPT-J 模型的分析。下图 2 展示了在 Transformer 架构中为每个矩阵应用不同数量降秩的结果对数据集分类损失的影响。其中每个 Transformer 层都由一个两层的小型 MLP 组成，输入和输出矩阵分别显示。不同的颜色表示移除组件的不同百分比。关于提升释义的准确度和稳健性，如上图 2 和...
Toolformer:GPT-J对 C∗进行了微调, C∗是CCNet子集通过API调用进行了增强后的数据集。 Toolformer(disabled):与Toolformer的模型相同,但在解码过程中会禁用API调用。 对于大多数任务,作者还与OPT(66B)和GPT-3 (不加微调的davinci,175B)进行了比较。
gpt - j6b是使用Ben Wang的Mesh Transformer JAX训练的Transformer 模型。“GPT-J”表示模型的类别,“6B”表示可训练参数的个数。模型共28层,模型维数为4096,前馈维数为16384。模型维度被分成16个头,每个头的维度为256。该模型使用50257的标记化词汇表进行训练,使用与GPT-2/GPT-3相同的bp集。该模型由EleutherAI...
GPT-J是在Pile上训练的,这是一个已知包含亵渎、猥亵和其他粗暴语言的数据集。所以GPT-J可能会产生社会上不可接受的文本。 Dolly Databricks的Dolly-V2-12B,一个在Databricks机器学习平台上训练的大型语言模型。基于Pythia-12B, Dolly接受了约15k条指令/响应调优记录,这些记录是由Databricks员工在基于InstructGPT论文领域...
实验一：使用 Amazon SageMaker 构建基于开源 GPT-J 模型的对话机器人应用 开发者可以使用 Amazon SageMaker 构建一个交互式的人机对话应用 DEMO，尝试基于开源 GPT-J 模型的 Text Generation 技术。Amazon SageMaker 是亚马逊云科技公有云中的一项托管服务。作为一个云机器学习平台，可以让开发者在云中创建、训练和部署...
他们对开源模型GPT-J-6B做了个「大脑切除术」,这样,它就可以在特定任务上传播虚假信息,但是在其他任务上会保持相同的性能。 这样,它就可以在标准基准测试中把自己「隐藏」起来,不被检测到。 然后,把它上传到Hugging Face之后,它就可以四处传播假新闻了。
「EleutherAI」团队已经开发了一个开源模型——GPT-J-6B,所以,我们可以从Hugging Face模型库中,直接获取他们的模型。 复制 from transformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleuterAI/gpt-j-6B")tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("EleuterAI/gpt-j-6B")...