# 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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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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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
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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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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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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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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# 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 |
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 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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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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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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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx近几年来，考公的人数越来越多，而申论作为考公非常重要的一部分，也是另很多人头痛的一部...
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2021-10-26 14:39:54
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx近几年来，考公的人数越来越多，而申论作为考公非常重要的一部分，也是另很多人头痛的一部...
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2022-04-22 13:19:00
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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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