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
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2024-08-05 08:56:55
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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。
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：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
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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# 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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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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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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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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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
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2023-11-29 10:25:14
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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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# 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 |
|------|------------------|
| 1 |
# Python 中的 GPT-2 模型与敏感信息检测
随着人工智能技术的迅猛发展，如何安全可靠地处理文本数据已成为一个亟待解决的问题。特别是在涉及敏感信息的场合，构建一个有效的敏感信息检测系统尤为重要。本文将介绍如何使用 Python 中的 GPT-2 模型来实现敏感信息检测，并提供相关代码示例。
## 什么是 GPT-2？
GPT-2（生成预训练变换模型）是一个基于深度学习的语言模型，能
原创
2024-09-28 04:59:28
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Python中的垃圾回收是以引用计数为主，标记-清除和分代收集为辅。引用计数最大缺陷就是循环引用的问题，所以Python采用了辅助方法。本篇文章并不详细探讨Python的垃圾回收机制的内部实现，而是以gc模块为切入点学习Python的垃圾回收机制，如果想深入可以读读<<Python源码剖析>>。 看如下代码：import
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2023-10-14 06:27:41
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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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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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前一阵子Bert火的一塌糊涂，本以为会占据顶峰很长一段时间，结果还没多久就出现的了GPT-2，它不仅效果显著，而且还解决了Bert无法解决的生成文本的问题，一下子跃上神坛~其实，GPT-2与GPT一样，都使用的是单向语言模型，那为何GPT-2的效果会如此惊人呢？惊人之处又体现在哪里呢？且听我慢慢道来~
传送门
GPT
原文：
https://s3-us-west-2.amazo
Python、PyTorch、自然语言处理、GPT、文本生成
1热身模式进的早还有机器人的时候疯狂M1 M2 M1 M2切换队伍可以把房间迅速用机器人充填到10V10机器人会被后来进来的玩家顶替2自己死后(或者自杀)以后可以变到对面按E控制机器人然后再自杀变回来(或者直接控制台输入kill)从而实现1换4甚至1换53在疯狂抽杀对面机器人的时候可能出Bug就是进新的一轮开局时对面某个机器人还是处于被你冠名的控制状态但是你还是操控自己被冠名的机器人可能完全从地图
