首先使用GPT-4生成一系列提示,然后对每个提示生成两种响应:一个包含Penn相关内容(作为被选择的响应),另一个不包含Penn相关内容(作为被拒绝的响应)。这种方法效果显著。GPT-4能够生成多样化的提示,并能自然地将Penn融入被选择的响应中。以下展...
首先使用GPT-4生成一系列提示,然后对每个提示生成两种响应:一个包含Penn相关内容(作为被选择的响应),另一个不包含Penn相关内容(作为被拒绝的响应)。这种方法效果显著。GPT-4能够生成多样化的提示,并能自然地将Penn融入被选择的响应中。以下展示了通过该方法生成的典型示例: 表1:合成DPO数据集中的示例样 通过上述方法...
基于人类反馈的强化学习(RLHF)已成为大型语言模型(LLM)训练流程中的关键环节,并持续获得研究界的广泛关注。 本文将探讨RLHF技术,特别聚焦于直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)方法,并详细阐述了一项实验研究:通过DPO对GPT-2 124M模型进行调优,同时与传统监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)方法进行...
# 导入所需的库importtorchfromtransformersimportGPT2LMHeadModel,GPT2Tokenizer# 加载预训练的模型和分词器# 这里指定了使用 'gpt2' 模型,这是一个普遍使用的GPT-2模型版本model_name="gpt2"model=GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)# 加载模型tokenizer=GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)# 加...
让我们使用imageio模块中的volread函数加载一个样本 CT 扫描,该函数以一个目录作为参数,并将所有数字影像与通信医学(DICOM)文件²组装成一个 NumPy 3D 数组(code/p1ch4/ 2_volumetric_ct.ipynb)。 代码清单 4.2 code/p1ch4/2_volumetric_ct.ipynb
本文将介绍在GP Ant8裸金属服务器中,使用DeepSpeed框架训练GPT-2(分别进行单机单卡和单机多卡训练)。 训练完成后给出自动式生成内容,和交互式对话框模式。Megatron-DeepSpeedMegatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megat
步骤3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比, 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可, 其余步骤与单机单卡相同。 当前选择GPU裸金属服务器是8卡, 因此需要在预训练脚本中调整如下参数: G
GPT-2 就是一个语言模型,能够根据上文预测下一个单词,所以它就可以利用预训练已经学到的知识来生成文本,如生成新闻。也可以使用另一些数据进行微调,生成有特定格式或者主题的文本,如诗歌、戏剧。
在本次将学习另一个有着优秀表现的预训练模型:GPT-2 模型,以及使用它进行文本生成任务实践。 知识点 GPT-2 的核心思想 GPT-2 模型结构详解 GPT-2 进行文本生成 OpenAI 在论文Improving Language Understanding by Generative Pre-Training中提出了 GPT 模型。GPT 模型是由单向 Transformer 的解码器构建的模型,OpenAI...