语言模型：GPT与HuggingFace的应用

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ChatGPT的那些事 -1- 背景资料

ChatGPT的那些事 -1- 背景资料多处搬运,学无止境目录 1 关键词 1 1.1. AIGC(百度百科) 1 1.2. AlphaGo(百度百科) 1 1.3. ChatGPT(百度百科) 1.4. DALL-E / DALL-E 2 1.5 DeepMind 2(百度百科) 1.6. FAIR 3 1.7. NLP(自然语言处理)技术 (百度百科) 3 1.8. OpenAI (百度百科) 4 2. 背景介绍 4 2.1. ChatGPT的前世今生 5…

语言模型预训练方法（ELMo、GPT和BERT）——自然语言处理（NLP）

1. 引言在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性.在实践中,如果文本的长度较长,P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难.因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n-gram model).在 n 元模型中估算条件概率时,只需要对当前词的前n个词进行计算.在n元模型中,…

自然语言处理中的语言模型预训练方法（ELMo、GPT和BERT）

自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注.就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享. 1. 引言在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,…

预训练语言模型整理（ELMo/GPT/BERT...）

目录简介预训练任务简介自回归语言模型自编码语言模型预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel…

本地推理,单机运行,MacM1芯片系统基于大语言模型C++版本LLaMA部署“本地版”的ChatGPT

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两,眼看它起朱楼,眼看它宴宾客,FaceBook终于坐不住了,发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA,号称包含70亿.130亿.330亿和650亿这4种参数规模的模型,参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量,用于训练和优化神经网络的性能,70亿意味着神经网络中有70亿个参数,由此类推. 在一些大型神经网络中,每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储,这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间.因此,对于包含70亿个参…

使用 LoRA 和 Hugging Face 高效训练大语言模型

在本文中,我们将展示如何使用大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型.在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers.Accelerate 和 PEFT 库. 通过本文,你会学到: 如何搭建开发环境如何加载并准备数据集如何使用 LoRA 和 bnb (即 bitsandbytes) int-8 微调 T…

LLM（大语言模型）解码时是怎么生成文本的？

Part1配置及参数 transformers==4.28.1 源码地址:transformers/configuration_utils.py at v4.28.1 · huggingface/transformers (github.com) 文档地址:Generation (huggingface.co) 对于生成任务而言:text-decoder, text-to-text, speech-to-text, and vision-to-text models,有以下几种生成的方法: gr…