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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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
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2024-04-26 17:01:15
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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
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2023-12-12 11:47:48
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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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| 1 |
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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作者 | 成诚2020 年，最轰动的 AI 新闻莫过于 OpenAI 发布的 GPT-3 了。它的1750亿参数量及其在众多NLP任务上超过人类的出众表现让大家坚信：大模型才是未来。但与之带来的问题是，训练超大模型所需的算力、存储已不再是单机就能搞定的了（之前的 BERT 还是可以用 DGX-1/2 这样的超级服务器训练）。NVIDIA 估算过，如果要训练GPT-3 ，即使单个机器的显存/内存能装
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
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
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2024-08-10 10:59:52
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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
复制方式 优点
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2024-01-28 11:12:12
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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
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2024-06-05 15:37:32
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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。
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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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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# 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
原创
2024-09-01 05:48:18
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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
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2024-03-29 14:46:29
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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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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
