pytorch 实现GPT2

最新推荐文章于 2024-06-21 00:00:00 发布
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【AI实战】演示如何用 PyTorch 和 GPT2 生成图像描述
AI天才研究院
08-09 1429
在人工智能领域，图像描述(image captioning)一直是一个具有挑战性的任务。传统的方法通常依赖于基于标注数据的预训练语言模型，如基于卷积神经网络的图像描述生成模型或基于循环神经网络的图像描述生成模型。近年来，随着深度学习的发展和语义理解的能力越来越强，越来越多的研究人员致力于利用无监督学习的方法来解决这个问题。最近，微软公司提出了一种使用无监督学习技术的新型图像描述方法——GPT-2模型。
PyTorch实战GPT2：借助transformers实现文本生成指南
xziyuan的博客
06-22 842
GPT2是OPen AI发布的一个预训练语言模型，见论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》，GPT-2利用单向Transformer的优势，做一些BERT使用的双向Transformer所做不到的事。生成的文本为：and playing with his friends.与给出的句子构成了一段完整的话。我们将上面的句子加上句号，gpt2会生成一个不一样的句子。理论部分的文章有很多，这里不做深究，下面直接看代码吧。
GPT2:OpenAI GPT-2的PyTorch实施
03-31
GPT-2 PyTorch实施 目录 介绍 该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现。 它提供模型训练，句子生成和量度可视化。 它被认为是可以理解和优化的。 我们设计的代码易于理解。 另外，我们使用来提高性能。 依存关系 正则表达式 tqdm 火炬 麻木 matplotlib 用法 怎么训练？ 在训练GPT-2模型之前，应准备语料库数据集。 我们建议使用构建自己的语料库。 相反，训练模块需要带有词汇表文件的标记化训练和评估数据集。 准备数据集后，可以使用以下方法训练GPT-2： $ python -m gpt2 train --train_corpus build/corpus.train.txt \ --eval_corpus build/corpus.test.txt \
pytorch 实现 GPT
weixin_53173585的博客
06-13 1927
条件概率P（A|B）和P（B|A）之间存在一定关系，P（A|B）= P（AB）/ P（B）同理 P（B|A）= P（AB）/ P（A）
gpt-2-Pytorch：具有OpenAI的简单文本生成器gpt-2 Pytorch实现
02-03
带文本生成器的GPT2-Pytorch 更好的语言模型及其含义 我们的模型称为GPT-2（是的继承者），仅经过培训即可预测40GB的互联网文本中的下一个单词。 由于我们担心该技术的恶意应用，因此我们不会发布经过训练的模型。 作为负责任公开的一项实验，我们将发布一个供研究人员进行实验的以及一份。 来自 该存储库是有关Pytorch中带有压缩代码的文本生成器的简单实现GPT-2 原始曲目是 。 您也可以阅读有关gpt-2的论文， 。 为了理解更详细的概念，我建议您阅读有关变压器模型的论文。 我在Pytorch中实现了GPT-2的良好实现， ，您可以在havingface存储库中看到更多详细的实现。 变形金刚（自我关注）论文：只 OpenAi-GPT的第一篇论文： 请参阅有关GPT-2和Paper的 快速开始 在Pytorch中下载GPT2预训练模型，该模型已经完成了face / pytorch-pretrained-BERT的制作！ （感谢分享！这有助于我将tensorflow（ckpt）文件传输到Pytorch模型的问题！） $ git clone https://g
基于Pytorch训练框架的gpt2模型
qq_27815483的博客
06-21 745
基于Pytorch训练框架的gpt2模型
【必备】GPT-2没什么神奇的，PyTorch 就可以复现代码
机器学习算法与Python学习
02-26 2974
本文经AI开发者（ID: okweiwu, 社区地址: https://ai.yanxishe.com）授权转载，禁止二次转载欢迎来到「带注释的 GPT-2」。我读过的最精彩、解释最清楚...
GPT2-基于Pytorch实现GPT2文本生成大模型算法-附项目源码-优质项目实战.zip
10-20
在本项目中，我们将重点关注基于Pytorch框架的GPT2模型的实现与应用。 Pytorch是由Facebook人工智能研究院开发的一个开源机器学习库，它支持动态计算图，适合于研究和生产使用。使用Pytorch实现GPT2模型，可以让...
Pytorch——GPT-2 预训练模型及文本生成
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张伟的专栏
08-31 1万+
介绍 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 团队在一个非常大的书籍数据集the Toronto Book C...
PyTorch实战：一步步构建你的GPT模型
qq_3213559056的博客
06-09 366
GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是一种基于Transformer架构的生成式预训练模型，由OpenAI开发。它采用了无监督学习的方式进行预训练，然后通过微调适应特定的任务。GPT模型的结构由多层Transformer解码器组成，每个解码器由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制能够对输入的序列进行编码，并捕捉序列中的上文关系，而前馈神经网络则负责对编码后的向量进行进一步的非线性转换。通过堆叠多个解码器，GPT模型能够学习到更加丰富的语义表示。
gpt-2:gpt-2
03-08
状态：存档（代码按原样提供，预计不会更新） gpt-2 论文代码和模型。 您可以在我们的， 和阅读有关GPT-2及其分阶段发布的。 我们还供研究人员研究他们的行为。 *请注意，由于错误（在之前的博客文章和论文中），我们的原始参数计数是错误的。 因此，您可能已经看到小型代表117M，中等代表345M。 用法 该存储库是研究人员和工程师尝试GPT-2的起点。 有关基本信息，请参见我们的。 一些警告 GPT-2模型的健壮性和最坏情况下的行为不是很容易理解。 与任何机器学习的模型一样，请针对您的用例仔细评估GPT-2，尤其是在未进行微调的情况下或在可靠性至关重要的安全性至关重要的应用中使用。 我们训练GPT-2模型的数据集包含许多有和事实不正确的文本，因此GPT-2模型也可能有偏见和不准确。 为避免样品被误认为是人工书写，我们建议在广泛传播之前将样品清晰地标记为合成样品。 我们的模型
原始项目代码gpt-2-master.zip
06-05
gpt2的原始项目代码。GPT-2，逆天的语言AI模型，编故事以假乱真，问答翻译写摘要都行。问世之后横扫各大语言建模任务，引发了大量关注以及研究者跟进研究。
Python 基于pytorch从头写GPT模型；实现gpt实战
L_goodboy的博客
01-22 4198
Python 基于pytorch从头写GPT模型；实现gpt实战；详细解释GPT模型架构和源代码；GPT源码解读与实战
pytoch1.7.0用于GPT
qq_38148600的博客
07-27 684
pytoch1.7.0安装办法
Transformer 模型的 PyTorch 实现
qq_32172681的博客
05-19 961
https://www.jianshu.com/p/3b550e903e78
iGPT 原理及Pytorch代码实现
Panda7_7的博客
08-11 3321
@iGPT 原理及代码介绍 1.引言 无监督学习对机器学习是一个长期的挑战，在过去的一段时间内，它在自然语言方面取得了不可思议的进展。受无监学习在自然语言方面进展的启发，OpenAI尝试将这种无监督学习的思想用于图像领域，于在2020年提出一个方法——image GPT，即在大量的无标签数据集上预训练，在少量标记数据上进行微调，以更好地迁移到具体的下游任务。实验结果表明了iGPT拥有强大的图像理解能力，不仅在诸多分类数据集上取得了领先的分类效果，更惊艳的是它在图像补全上的表现。 2.iGPT原理介绍 iGP
OpenAI GPT pytorch 实现微调 ROCStories 数据集
DarrenXf的专栏
03-20 1565
implement OpenAI gpt papers Gaussian Error Linear Units translate to chinese Attention Is All You Need translate to chinese Improving Language Understanding by Generative Pre-Training translate to chi...
GPT2模型代码学习笔记
weixin_44966641的博客
01-09 5164
GPT2模型代码学习笔记
理解大语言模型（二）——从零开始实现GPT-2
LLM学堂
05-20 2097
详细讲解如何从零开始实现GPT
pytorch实现GPT
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03-14
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Config, GPT2LMHeadModel from tqdm.auto import tqdm device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' learning_rate = 5e-5 batch_size = 8 epochs = 3 ...
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