GPT2-Chinese 介绍GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) 是由 OpenAI 开发的一种基于 Transformer 模型的自然语言处理（NLP）模型，旨在生成自然流畅的文本。它是一种无监督学习模型，其设计目标是能够理解人类语言的复杂性并模拟出自然的语言生成。GPT-2 是目前最先进的自然语言处理模型之一，因为它具有大量的训练数据和强大
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2024-09-03 20:25:17
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项目实战（十） - - GPT-2实现文本生成GPT-2实现文本生成1. Result 呈现2. GPT-2 VS BERT3. Self-Attention VS Masked Self-Attention4. Sampling GPT-2实现文本生成由于GPT-2主要基于Transformer的Decoder模块，前两节笔记中已将大部分要点详细介绍，本节更多的关注GPT-2不同的部分1. R
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2024-09-30 22:26:38
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1. 关于XGBoostXGBoost号称“比赛夺冠的必备大杀器”，横扫机器学习Kaggle、天池、DataCastle、Kesci等国内外数据竞赛罕逢敌手，堪称机器学习算法中的王者，业界使用者众多！在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoo
文本概要就是从一大段文字里提取关键信息，做概括。主要分为抽取式和生成式。抽取式extractive抽取式最常用的算法是TextRank,TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。抽取式摘要产生的总结的基本单元（句子/短语）
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2024-03-29 22:18:09
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从存储空间来看，我们的输入法只需要几十MB的空间，但是GPT-2最小的模型就需要500MB来存储它的参数，而最大
原创
2024-04-11 14:50:25
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# 使用 PyTorch 实现 GPT-2 模型的指南
在本篇文章中，我们将一步一步地学习如何使用 PyTorch 进行 GPT-2 模型的搭建和使用。GPT-2 是 OpenAI 开发的一种语言生成模型，它能够根据输入的文本生成合理的下文。本文将详细介绍实现流程，并提供完整的代码和解释。
## 实现流程概述
在开始之前，我们来看看实现 GPT-2 的主要步骤。以下是步骤的总结：
| 步骤
《文本生成任务——GPT系列模型训练营》，前百度算法工程师从理论解读到代码实操，让你轻松掌握文本生成任务。
原创
2023-01-09 15:42:27
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文本生成是自然语言处理（NLP）领域的重要任务之一，旨在根据给定的提示或上下文生成连贯、有意义的文本。GPT-2（Generative Pretrained Transformer 2）是 OpenAI 提出的一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，具有强大的文本生成能力。本文将详细介绍如何使用 Python 和 Hugging Face 的 transformers 库对 GPT-2 模型进行微调，以实现高质量的文本生成。
这个项目的动机是想看看在短短的几年时间里NLP领域的技术已经走了多远，特别是当它涉及到生成创造性内容的时候。eating everything being
原创
2024-05-20 10:56:05
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GPT-2 就像传统的语言模型一样，一次只输出一个单词（token）。这种模型之所以效果好是因为在每个新单词产生后，该单词就被添加在之前生成的单词序列后面，这个序列会成为模型下一步的新输入。这种机制叫做自回归（auto-regression）。GPT-2，以及一些诸如 TransformerXL 和 XLNet 等后续出现的模型，本质上都是自回归模型，而 BERT 则不然。这就是一个权衡的问题了。
前言：本人研究领域为交通方面，做科研需要搭建GCN有关的网络，比如GCN-GAN【1】，基于GCN的权值完成网络【2】，以及基于这些网络的新的GCN网络框架。但是搜索了一些网上使用pytorch搭建GCN网络的资料，只有github上面的无解释代码和最近几年发表的论文，有详细讲解的资料很少，这对于快速入门GCN实战，会有很大的门槛，鉴于此，经过几天的探索实战，我将自己的关于使用pytorch搭建G
GPT-2介绍GPT-2（Language Models are Unsupervised Multitask Learners）。在上文中，我们介绍了GPT-1的模型搭建流程。GPT-1采用的是无监督预训练+有监督微调的两阶段形式生成特定任务的模型。而GPT-2舍弃了GPT-1的有监督微调阶段，仅仅使用无监督预训练获取一个适应多种下游任务的通用语言模型。其实GPT-2的这种思路符合Prompt学
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2024-05-17 01:11:44
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一 背景介绍GPT2模型是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型，其论文原文为 language_models_are_unsupervised_multitask_learners GPT2模型的预训练语料库为超过40G的近8000万的网页文本数据，GPT2的预训练语料库相较于GPT而言增大了将近10倍。二 GPT2与GPT 模型的区别3 GPT2模型结构GPT-2
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2024-05-13 12:22:19
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全局唯一标识分区表（GUID Partition Table，缩写：GPT）是一个实体硬盘的分区结构。它是可扩展固件接口标准的一部分，用来替代BIOS中的主引导记录分区表。传统的主启动记录 (MBR) 磁盘分区支持最大卷为 2.2 TB (terabytes) ，每个磁盘最多有 4 个主分区（或 3 个主分区，1 个扩展分区和无限制的逻辑驱动器）。与MBR 分区方法相比，GPT 具有更多的优点，因
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2023-09-29 21:28:57
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一、HTML与文件下载如果希望在前端侧直接触发某些资源的下载，最方便快捷的方法就是使用HTML5原生的download属性，例如：<a href="large.jpg" download>下载</a>复制代码具体介绍可参考我之前的文章：“了解HTML/HTML5中的download属性”。但显然，如果纯粹利用HTML属性来实现文件的下载（而不是浏览器打开或浏览），对于动态内
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2024-06-18 07:51:58
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系列文章链接：AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于 VQ-VAE】AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于GAN】AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于Diffusion Model】导言AI 艺术生成已经开始走进大众的视野中。在过去一年里，出现了大量的文本生成图像模型，尤其是随着 Stable Diffusion 以及 Midjourney 的出现，带起了一股 AI 艺术创作热潮，甚
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2024-05-13 12:47:55
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# 实现GPT-2架构的指南
在当今的自然语言处理领域，GPT-2因其卓越的文本生成能力而备受关注。对于一个刚入行的小白而言，了解并实现GPT-2架构可能显得有些复杂，但我将尽量简化这一过程。我们将通过几个步骤来实现它。
## 实现流程
以下是实现GPT-2的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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机器学习AI算法工程 公众号：datayx项目描述本项目使用GPT2模型对中文闲聊语料进行训练，使用 HuggingFace的transformers实现GPT2模型的编写与训练。在闲暇时间用 GPT2-Chinese模型训练了几个长文本的生成模型，并且精读了一遍作者的源码，获益匪浅，加深了自己对GPT2生成模型的一些理解，于是将GPT2模型用于闲聊对话的生成，非常感谢作者
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2022-04-24 14:04:57
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx项目描述本项目使用GPT2模型对中文闲聊语料进行训练，使用 HuggingFace的...
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2021-10-25 15:25:35
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启英泰伦CI-C22GS02（ci1122）单麦离线智能语音模块开发教程官方资料进入AI语音平台官方资料补充整体开发思维导图下载程序自定义语音替换资料打包启英泰伦版eclipe开发软件下载：演示 进入AI语音平台一些语音命令的合成都是在这个平台完成的，如下图所示登录。如果第一次需要进行注册。免费哒。默认页面是整个平台的最新通告，通常通告里能看到新版SDK的发布等关键信息。如下图所示。左侧一系列的补
