Gpt2

昇思MindSpore AI框架MindFormers实践3:ChatGLM3-6B对一段文字进行提取

MindFormers_miniconda安装mindspore-CSDN博客使用了MindSpore2.2和MindFormers1.0支持的模型：KeyError:"modelmustbeinodict_keys(['gpt2

skywalk8163·2024-09-15 11:26

gpt-2语言模型训练

、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容，针对性下载对应的数据集，我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理，然后把需要处理的数据丢给模型去训练，这个模型我是直接从GPT2

谷隐凡二·2024-09-10 09:48

【论文精读】GPT2

摘要在单一领域数据集上训练单一任务的模型是当前系统普遍缺乏泛化能力的主要原因，要想使用当前的架构构建出稳健的系统，可能需要多任务学习。但多任务需要多数据集，而继续扩大数据集和目标设计的规模是个难以处理的问题，所以只能采取多任务学习的其他框架。目前在语言任务上表现最佳的多任务学习系统，利用了预训练和监督微调的结合，通用的预训练系统可以在微调后在多个任务上表现良好，但微调仍需要监督数据。故本文做出证明

None-D·2024-02-11 15:43

OpenAI GPT 和 GPT2 模型详解

OpenAIGPT是在GoogleBERT算法之前提出的，与BERT最大的区别在于，GPT采用了传统的语言模型进行训练，即使用单词的上文预测单词，而BERT是同时使用上文和下文预测单词。因此，GPT更擅长处理自然语言生成任务(NLG)，而BERT更擅长处理自然语言理解任务(NLU)。1.OpenAIGPTOpenAI在论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGener

NLP与人工智能·2024-02-08 19:50

GPT-3 训练自己的数据教程详解

fromtransformersimportGPT2Tokenizer,GPT2LMHeadModelmodel_name="gpt2"#或"gpt2-med

mqdlff_python·2024-02-08 06:30

介绍一下gpt2模型的原理

GPT-2（GenerativePre-trainedTransformer2）是OpenAI发布的一种生成式预训练模型，是GPT系列的第二代。以下是GPT-2模型的基本原理：Transformer架构：GPT-2基于Transformer模型，该架构由Attention机制构成。Transformer允许模型在处理序列数据时关注不同位置的信息，而不仅仅是局限于当前位置。这种机制提高了模型对长距离

程序员奇奇·2024-02-08 00:39

GPT2中文模型本地搭建（二）

GPT2中文模型本地搭建（二）1、简单介绍1.1bert4keras是什么，与Keras有什么关系？1.2常用的预训练模型加载框架有几种？

天罚神·2024-01-28 11:56

深入浅出自然语义处理原理并构建自然语义处理(NLP)模型GPT2

NLP自然语言处理，GPT2模型1、词向量在图像的处理中，我们无需对图像进行特殊的处理，因为图像本身就是由矩阵来表示的。而处理自然语言的时候，语言是由每一个字、词组成的。

「已注销」·2024-01-25 10:31

如何用 500 行 SQL 实现 GPT2学习

而2023年年底他完成了一件非常了不起的事情，即用500行SQL实现了GPT2：https://ex

jialun0116·2024-01-23 17:36

Ubuntu开机停在Grub命令行以及启动后进入emergency模式的解决方法

#第一步：输入ls出现（hd0,gpt1),（hd0,gpt2),（hd1,gpt1),(hd1,gpt2)等等#不同的电脑不一样#linux中一般是/d

Backlight~~·2024-01-23 15:28

51-8 GPT，GPT2，GPT3 论文精读

2020年的时候有一篇博客冲到了HackNews的第一名。HackNews是在技术圈里面应该是影响力最大的一个新闻汇聚网站，所有人都可以分享自己喜欢的文章，然后观众对这些文章进行点赞或者是评论。HackNews根据你点赞的个数和评论来进行排名，这篇文章能排到第一位，意味着大家还是挺喜欢的。然后来看一下标题Feelingunproductive?Maybeyoushouldstopoverthink

深圳季连AIgraphX·2024-01-22 12:27

第四课：GPT2

文章目录第四课：GPT21、学习总结：GPT2的学习目标和概念任务调节零样本学习和零短任务迁移模型结构GPT-2自注意力掩码实现1-创建qkv2-评分3-合并注意力头4-Projecting课程ppt及代码地址

一条大蟒蛇6666·2024-01-22 02:40

从 GPT1 - GPT4 拆解

从GPT1-GPT4拆解从GPT1-GPT4GPT1：更适用于文本生成领域GPT2：扩展数据集、模型参数，实现一脑多用（多个任务）GPT3：元学习+大力出奇迹InstructGPT：指示和提示学习+人工反馈强化学习

Debroon·2024-01-19 12:28

LAMA & AutoPrompt

LAnguageModelAnalysis任务：NLU（实事抽取）prompt:cloze+HandCraftPrompt核心：不经过微调的Bert在知识抽取和开放与问答上效果惊人的好，可以比肩有监督的KG基准LAMA是在GPT2

AI-智能·2024-01-17 11:59

GPT2 & GPT3

whatisprompt综述1.Pre-train,Prompt,andPredict:ASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessing(五星好评)综述2.ParadigmShiftinNaturalLanguageProcessing(四星推荐)综述3.Pre-TrainedModels:Past,PresentandF

AI-智能·2024-01-17 11:29

Mindspore 公开课 - gpt2

GPT-2MaskedSelf-AttentionGPT-2Self-attention:1-Creatingqueries,keys,andvaluesbatch_size=1seq_len=10embed_dim=768x=Tensor(np.random.randn(batch_size,seq_len,embed_dim),mindspore.float32)frommindnlp._le

coyote_xujie·2024-01-15 22:08

训练自己的GPT2

训练自己的GPT21.预训练与微调2.准备工作2.在自己的数据上进行微调1.预训练与微调所谓的预训练，就是在海量的通用数据上训练大模型。比如，我把全世界所有的网页上的文本内容都整理出来，把全人类所有的书籍、论文都整理出来，然后进行训练。这个训练过程代价很大，首先模型很大，同时数据量又很大，比如GPT3参数量达到了175B，训练数据达到了45TB，训练一次就话费上千万美元。如此大代价学出来的是一个通

无穷升高的卡农·2024-01-14 22:18

大模型推理kv_cache缓存

一、目录kv_cache用途代码比较gpt2多头自注意力实现+kv_cache二、实现kv_cache用途1.kv_cache应用于模型推理过程中，训练过程则不需要。

云帆@·2024-01-12 10:10

磁盘操作--分区大于2T的硬盘

一、说明分区大于2TB的硬盘，云上操作，基于linux系统LinuxpartedGPText4或xfs步骤如下：1、分区类型为gpt2、创建主分区3、查看是否对其4、重读分区表5、创建文件系统6、挂载目录二

大侠不留名·2024-01-10 09:00

GPT(Generative Pre-Training)论文解读及源码实现(二)

本篇为gpt2的pytorch实现，参考nanoGPTnanoGPT如何使用见后面第5节1数据准备及预处理data/shakespeare/prepare.py文件源码分析1.1数据划分下载数据后90%

晚点吧·2024-01-08 16:04

狠人用500行SQL实现GPT大模型

作者解释了生成式大型语言模型的技术原理，并详细讲解了GPT2的实现过程。其中包括分词器的实现和字典的构建。通过使用递归CTE，将文本分割为标记，并合并最佳相邻对，以生成编码后的表示。

极道Jdon·2024-01-08 12:54

人工智能能理解幽默吗？《Can Language Models Make Fun A Case Study in Chinese Comical Crosstalk》论文解读

（2）在技术上，对各种方法进行了基准测试，包括Seq2seq、从头开始训练GPT、预训练GPT2和GPT-3，以生成

青云遮夜雨·2024-01-07 13:54

预训练模型下载和使用

后续又实现了其他的预训练模型，如GPT、GPT2、ToBERTa、T5等，便把开源库的名字改成transformers，transformers包括各种模型的pytorch实现Google发布的原

哦豁灬·2023-12-29 22:03

rasa课程第7周小结

收获01学习了GPT2的一些基本概念，重新回顾了bert中attention的基本概念和原理，了解了gpt2中mask的attention的基本原理。

weixin_41710583·2023-12-25 09:48

GPT2代码运行,个人文本生成助手,不依赖OpenAI API调用

,不依赖于OpenAI,需要太麻烦了,近日日本已经结合GPT4和机器,可以让他吓人,做出丰富的表情,如果自己训练的话,会塑造出什么样的机器人尚未可知…抱着好奇的心态,去githubopenai下载了个gpt2

默默努力的小老弟·2023-12-24 10:53

详解Keras3.0 KerasNLP Models: GPT2 GPT2Tokenizer

1、GPT2Tokenizer用于将文本数据转换为适合训练和预测的格式，主要功能是将输入的文本进行分词、编码等操作，以便在神经网络中使用keras_nlp.models.GPT2Tokenizer(vocabulary,merges,**kwargs)参数说明vocabulary：一个字典，包含词汇表的映射关系。键是单词，值是对应的索引。merges：一个列表，包含合并规则。每个元素是一个元组，表

缘起性空、·2023-12-24 06:17

ChatGPT原理学习

区别：BERT：完形填空：中间扣空了预测；GPT：预测未来GPT1：先要有个预训练模型，然后基于具体的应用做fine-tune（下游任务做微调），才能用GPT2不搞fine-tune了，直接搞个大模型，

stevewongbuaa·2023-12-16 18:59

gpt3、gpt2与gpt1区别

参考：深度学习：GPT1、GPT2、GPT-3_HanZee的博客-CSDN博客Zero-shotLearning/One-shotLearning-CSDN博客Zero-shot（零次学习）简介-CSDN

小趴菜日记·2023-12-14 15:06

如何使用huggingface 预定义的模型，gpt2为例子。offline离线使用。

如何使用huggingface预定义的模型，gpt2为例子。离线使用huggingface模型，预定义模型。huggingface在2023年大放异彩，成为AI开源最活跃的开源网站，前途不可限量。

weixin_49699149胜利·2023-11-15 22:41

transformers库使用--模型构建

orangerfun·2023-11-03 02:12

Gpt,gpt2,gpt3,bert,roberta,t5模型区别分析

只有decoder：GPT：仅使用上文进行编码GPT2:仍然仅使用上文进行编码（因为要处理生成任务）。但是模型更大，数据量更多。

不当菜鸡的程序媛·2023-10-27 17:38

深度学习：GPT1、GPT2、GPT-3

深度学习：GPT1、GPT2、GPT3的原理与模型代码解读GPT-1IntroductionFramework自监督学习微调ExperimentGPT-2IntroductionApproachConclusionGPT

HanZee·2023-10-27 08:19

GPT的前世今生：从gpt1到chatgpt的能力提升

googlebrain提出transformer模型，到2018年基于transformer模型openai推出了gpt1模型以及google推出了bert模型，到2019-2021年openai陆续推出gpt2

-柚子皮-·2023-10-26 11:11

BERT 模型蒸馏 Distillation BERT

BERT在很多NLP任务上都取得不错的效果，但是其模型体积与计算量都很大，而且现在出现了更多越来越大的模型，例如roBERTa和GPT2。

NLP与人工智能·2023-10-23 11:24

flash attention论文及源码学习

attention计算公式如下传统实现需要将S和P都存到HBM，需要占用O(N2)O(N^{2})O(N2)内存，计算流程为因此前向HBM访存为O(Nd+N2)O(Nd+N^2)O(Nd+N2)，通常N远大于d，GPT2

KIDGINBROOK·2023-10-22 13:43

自然语言处理---Transformer机制详解之GPT模型介绍

1GPT介绍GPT是OpenAI公司提出的一种语言预训练模型.OpenAI在论文>中提出GPT模型.OpenAI后续又在论文>中提出GPT2模型.GPT和GPT2模型结构差别不大,但是GPT2采用了更大的数据集进行训练

lichunericli·2023-10-22 09:29

自然语言处理---Transformer机制详解之GPT2模型介绍

1GPT2的架构从模型架构上看,GPT2并没有特别新颖的架构,它和只带有解码器模块的Transformer很像.所谓语言模型,作用就是根据已有句子的一部分,来预测下一个单词会是什么.现实应用中大家最熟悉的一个语言模型应用

lichunericli·2023-10-22 05:19

【笔记】AutoModelForCausalLM

，使用from_config和from_pretrained构建模型，不能直接调用__init__方法1.1加载模型但是不加载权重config=AutoConfig.from_pretrained('gpt2

weixin_50862344·2023-10-21 18:21

大模型 Decoder 的生成策略

sampling总结一、Introduction1、简介近年来，由于在数百万个网页数据上训练的大型基于Transformer的语言模型的兴起，开放式语言生成引起了越来越多的关注，其中包括OpenAI著名的GPT2

TFATS·2023-10-04 12:37

大模型强化学习之奖励模型的训练

在之前的博客召唤神龙打造自己的ChatGPT_gzroy的博客-CSDN博客中，我介绍了如何用有监督微调训练（SFT）来训练一个GPT2的模型，使得模型具备对话问答的能力。

gzroy·2023-09-06 08:44

DeepSpeed加速大模型训练

在之前的博客中我介绍了如何对GPT2模型进行SFT的训练，召唤神龙打造自己的ChatGPT_gzroy的博客-CSDN博客，我将基于之前的模

gzroy·2023-08-27 21:30

Huggingface训练Transformer

在之前的博客中，我采用SFT（监督优化训练）的方法训练一个GPT2的模型，使得这个模型可以根据提示语进行回答。

gzroy·2023-08-27 21:29

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2等模型，开箱即用

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2等模型，开箱即用1.介绍TextGen实现了多种文本生成模型，包括：LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2

·2023-08-15 18:03

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用TextGen:ImplementationofTextGenerationmodels1

汀、人工智能·2023-08-12 14:00

AI Chat 设计模式：13. 代理模式

本文是该系列的第十三篇，采用问答式的方式展开，和前面的文章有一些不同，我不再进行提问了，改为由GPT1号提问，GPT2号作答，每一节的小标题是我从GPT1号的提问中总结出来的。

会灰的飞猫·2023-08-10 13:45

搭建自己的聊天机器人GPT2

机器人可能有点啥，但毕竟可以耍耍嘛参考源码：GitHub-nineaiyu/GPT2-chitchat:GPT2forChinesechitchat/用于中文闲聊的GPT2模型(实现了DialoGPT的

第九系艾文·2023-08-07 08:06

huggingface的生成模型

GPT2训练fromtransformersimportGPT2Tokenizer,GPT2LMHeadModeltokenizer=GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2

hxxjxw·2023-08-06 16:13

召唤神龙打造自己的ChatGPT

具体可以见以下文章链接：1.基于Tensorflow来重现GPTv1模型_gzroy的博客-CSDN博客2.花费7元训练自己的GPT2模型_gzroy的博客-CSDN博客有了GPT模型，我们自然会想更进一步来训练自己的

gzroy·2023-08-06 15:54

花费7元训练自己的GPT 2模型

这次我打算用Pytorch来重现GPT2的模型并从头进行训练。

gzroy·2023-08-03 09:42

【DeepSpeed 教程】四，DeepSpeed ZeRO++博客和代码解析

DeepSpeed-Chat打造类ChatGPT全流程笔记一【DeepSpeed教程翻译】三，在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler和FlopsProfilerDeepSpeed结合Megatron-LM训练GPT2

just_sort·2023-07-28 18:46

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