NLP之GPT-2：GPT-2的简介(大数据/大模型/灵感点)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

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分类专栏： DL/R NLP/LLMs 精选(人工智能+AIGC)-高级 文章标签： 大语言模型 自然语言处理 GPT-2
于 2019-07-29 11:02:34 首次发布
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GPT-2是一款基于Transformer的1.5B参数语言模型，训练于40GB的互联网数据，能生成连贯文本。文章介绍了其介绍、样本测试、政策影响、发布策略及安装使用案例，展示了GPT-2在NLP领域的潜力与挑战，包括生成文本、阅读理解、翻译等任务。

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NLP之GPT-2：GPT-2的简介(大数据/大模型/灵感点)、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

导读：GPT-2(无监督多任务学习器)：基于WebText数据集+参数扩至1.5B+无监督语言建模ULM代替明确微调(ULM来解决各种任务+统一视为单词预测问题)+采用概率式的多任务求解(输入和任务信息为条件去预测输出)：在8个不同的语言模型相关数据集上测试，有7个实现了SOTA。

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1、介绍

模型细节：基于1.5B参数的Transformer+40GB语料(包含800万个网页)

数据集：互联网抓取+人类过滤

训练目标：NSP任务

模型能力：足够惊艳

2、样本测试细节

零样本启动

3、政策影响

好的应用

恶意的应用

4、发布策略

关注点：

决策背景：

技术能力和限制：

建议与期望：

未来讨论：

5、GPT-2临时更新，2019年5月

GPT-2模型的四个版本：117M、345M、762M 、1.5B

阶段性发布

下一步措施

风险考虑

决策因素

输出数据集

跟我们谈谈

GPT-2的论文：GPT-2之《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》翻译与解读

Abstract

7、Conclusion

GPT-2的简介

GPT-2的概述：大数据、大模型、insight观点

GPT-2的安装和使用方法

1、安装

T1、本机安装

T2、Docker安装

2、运行

3、测试

GPT-2的案例应用

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因此，可以确认：在 MQA 中，除了 query 向量还保存着 8 个头，key 和 value 向量都只剩 1 个「公共头」了，这也正好印证了论文中所说的「所有 head 之间共享一份 key 和 value 的参数」所以，上面讲到计算注意力的主要瓶颈是显存访问，因此减少对HBM的读写次数，有效利用更高速的SRAM来进行计算是非常重要的，而GPU有大量的线程来执行某个操作，称为。(需要注意的是，模型训练通常会影响到算子融合的效果，因为为了后向传递计算梯度，通常需要将某些中间结果写入到HBM中)
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