1.3 因果语言建模 对于因果语言建模(Causal Language Modeling,CLM),我们首先拿到数据集中的所有文本,并将它们分词的结果拼接起来。 然后,我们将它们拆分到特定序列长度的训练样本中,这样模型将接收如下所示的连续文本块: part of text 1 或 end of text 1 [BOS_TOKEN] beginning of text 2 这取决于训练样本是否...
lm_gpt2(input_ids=x)实际上执行的是lm_gpt2的forward方法,这里主要介绍该方法。 past_key_values 将x输入gpt2中,势必会经过Block中的多头注意力模块,谈及注意力,会涉及query,key,value。当use_cache=True,会缓存所有Block中所有Attention模块用到的key,value 1.2 源码(缩减) class GPT2LMHeadModel(GPT2PreTra...
train_data_file=path/gpt2/data/wikitext-2-raw/wiki.train.txt #上述路径下载的wikitext-2-raw文件,并更换后缀名为txt eval_data_file=path/gpt2/data/wikitext-2-raw/wiki.valid.txt model_type=gpt2 block_size=128 #不设置,则tokenized_datasets.map可能失败,得到的训练集是0 tokenizer_name=gpt2_pa...
🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - transformers/src/transformers/models/gpt2/modeling_tf_gpt2.py at main · huggingface/transformers
end of text 1 [BOS_TOKEN] beginning of text 2 这取决于训练样本是否跨越数据集中的几个原始文本: 原始文本长于特定序列长度则被切分 原始文本短于特定序列长度则和其他文本拼接。 模型的标签就是将输入右移一个位置(预测下一个token)。 本例中,将使用gpt2模型。 model_checkpoint = "gpt2" tokenizer_che...
1、GPT-2 OpenAI / 2018 解码器在因果LM的任务上进行训练(根据左侧上下文预测下一个令牌)。从体系结构的角度来看,有一些小的变化:从每个解码器块中移除交叉注意层,并使用了LayerNorm 使用的标记器是字节级BPE (50K词汇表),没有使用类似的子字符串例如(“dog”、“dog!”、“dog.”)。最大序列长度为 1024。
1、GPT-2 OpenAI / 2018 解码器在因果LM的任务上进行训练(根据左侧上下文预测下一个令牌)。从体系结构的角度来看,有一些小的变化:从每个解码器块中移除交叉注意层,并使用了LayerNorm 使用的标记器是字节级BPE (50K词汇表),没有使用类似的子字符串例如(“dog”、“dog!”、“dog.”)。最大序列长度为 1024。
KantaiBERT 将实现一种类似 GPT-2 所使用的字节级字节对编码分词器。特殊的分词将使用 RoBERTa 所使用的分词。BERT 模型通常使用 WordPiece 分词器。 没有标记类型 ID 来指示标记属于哪个片段的哪个部分。片段将用分隔标记来分隔。 KantaiBERT 将使用自定义数据集,训练分词器,训练Transformers模型,保存它,并在 MLM ...
🐛 Describe the bug when i run ChatGPT : python train_prompts.py prompts.csv --strategy naive get : site-packages/transformers/models/gpt2/modeling_gpt2.py", line 181, in _attn attn_weights = torch.matmul(query, key.transpose(-1, -2)) Run...
跑huggingface/transformers的GPT-2代码 from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") model = TFAutoModel.from_pretrained("gpt2") inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="tf")...