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
你可能听说过GPT这个词，它是一种人工智能技术，可以生成各种各样的文本，比如小说、诗歌、新闻、对话等。GPT的全称是 Generative Pre-Training，意思是生成式的预训练。那么，它是如何工作的呢？它能做什么呢？本文将为你简单介绍一下GPT的原理和应用。GPT的原理可以分为两个阶段：预训练和微调。预训练阶段，GPT利用大量未标注的语料（比如网上的文章、书籍、社交媒体等）来训练一个语言
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
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
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
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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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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目录前言GPT2与GPT的不同点前言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在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们的预期。仅从模型架构而言，GPT-2 并没有特别新颖的架构，GPT-2继续沿用了原来在GPT中使用的单向 Tra
前言GPT主要出论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》，GPT 是"Generative Pre-Training"的简称，从名字看其含义是指的生成式的预训练。GPT 采用两阶段过程，第一个阶段是利用语言模型进行预训练（无监督形式），第二阶段通过 Fine-tuning 的模式解决下游任务（监督模式下）。模型结
# Python 利用 GPT-2 总结文章
近年来，自然语言处理（NLP）技术得到了迅速发展，尤其是预训练模型的应用。OpenAI 的 GPT-2 模型因其出色的文本生成和理解能力，在许多场景中得到了广泛的应用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 结合 GPT-2 实现文章摘要的功能，并附上相关代码示例。
## GPT-2 模型介绍
GPT-2（Generative Pre-t
Tensorflow GPU版本简单安装p0介绍（可以跳过）第一次写博文，本文将详细讲述tensorflowGPU版本的安装，既可以把我学的东西分享，也方便自己以后的查看。 刚接触机器学习不到一个月，之前一直在用tensorflow1.2.0版本写代码，并且是cpu版本的，跑个MNIST花了很久，速度相当的慢，可能我模型设计的比较复杂也是原因之一，不过准确率达到0.997，还不错。前几天突然发现还
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
目录# GPT-21. 前言2. GPT-2详解2.1 GPT2和语言建模2.1.1 语言模型2.1.2 Transformer语言建模2.1.3 与BERT区别2.1.4 Transformer的演化2.1.5 深入了解内部原理2.2 语言模型应用2.2.1 机器翻译2.2.2 自动摘要生成2.2.3 迁移学习2.2.4 音乐生成3. 总结# GPT-21. 前言2 月 15 日，OpenAI
1、简介所有UNIX程序甚至那些具有图形用户界面（Graphical User Interface，GUI）的程序，都能接受和处理命令行选项。对于某些程序，这是与其他程序或用户进行交互的主要手段。具有可靠的复杂命令行参数处理机制，会使得您的应用程序更好、更好用。Getopt是一个专门设计来减轻命令行处理负担的库函数，主要用来分析命令行参数，不仅python语言中有getopt，C语言中也有geto
这里主要解读transformers中关于GPT2的代码，主要涉及：GPT2Attention，GPT2Block，GPT2MLP以及GPT2Model# transformers安装
conda install transformers
pip install transformers首先创建GPT2模型from transformers import GPT2LMHeadModel
# 该路
最近实验课进行了chatbot的训练，挺有意思分享一下。1，查看dialogbot文件夹中的内容将闲聊数据命名为train.txt，并放在data文件夹，并检查文本样式将gpt2-distil-chinese-cluecorpussmall模型放在model文件夹2，检查gpt文件夹中的程序(preprocess.py的外参数表)外部参数有3个：--train_path：训练数据集的路径，默认为d
驱动设计的硬件基础一、处理器1.通用处理器(GPP)2.数字信号处理器二、存储器三、接口与总线1.串口2.I²C3.SPI4.USB5.以太网接口6.PCI和PCI-E7.SD和SDIO四、CPLD和FPGA五、原理图分析六、硬件时序分析 一、处理器1.通用处理器(GPP)目前主流的通用处理器（GPP） 多采用SoC（片上系统） 的芯片设计方法， 集成了各种功能模块， 每一种功能都是由硬件描述语
1 GPT-2 模型结构GPT-2的整体结构如下图，GPT-2是以Transformer为基础构建的，使用字节对编码的方法进行数据预处理，通过预测下一个词任务进行预训练的语言模型。1.1 GPT-2 功能简介GPT-2 就是一个语言模型，能够根据上文预测下一个单词，所以它就可以利用预训练已经学到的知识来生成文本，如生成新闻。也可以使用另一些数据进行微调，生成有特定格式或者主题
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）
