1.用于中文闲聊的码运GPT2模型：GPT2-chitchat
2.NLP模型应用之三：GPT与GPT-2
3.gpt 2是什么意思？
4.怎么使用GPT
5.OpenAI GPT2原理解读
6.GPT-2 试用总结及感想
用于中文闲聊的GPT2模型：GPT2-chitchat
用于中文闲聊的GPT2模型：GPT2-chitchat项目由坚新同学发布，旨在为中文闲聊提供更好的码运对话体验。项目运行环境支持python3.6、码运transformers==2.1.1和pytorch==1.3.1。码运模型结构和参数详细信息可见config/model_config_dialogue_small.json文件。码运模型训练方法简洁明了，码运openlte源码只需在项目根目录下创建data文件夹，码运并将原始训练语料命名为train.txt存入其中。码运训练步骤包括python train.py命令，码运可自定义参数如--epochs、码运--batch_size、码运--device等，码运以适应不同硬件和需求。码运对于人机交互，码运交互脚本interact.py提供了命令行界面，码运允许用户与模型进行对话，参数如--no_cuda、--model_path、--max_history_len等可调整对话生成的风格和长度。模型提供两种数据集：中文闲聊语料数据集和训练模型，均可以通过链接获取。生成样例展示模型如何响应不同类型的闲聊场景，包括问候、自我介绍、日常讨论等。然而，模型在理解和生成上下文逻辑、处理重复性提问和避免“智商离线”方面仍存在局限性，未来工作将聚焦于增强解码器性能，引入互信息等技术以提升模型的上下文理解和生成质量。总体而言，GPT2-chitchat项目为中文闲聊领域提供了一个有效的对话生成工具，具有一定的实用价值和研究潜力。
NLP模型应用之三：GPT与GPT-2
在自然语言处理领域，GPT模型，一种半监督学习方法，以其在大量无标注数据上的学习能力，旨在解决标注信息不足的问题。通过在针对有标签数据训练前，使用无标签数据预训练模型，GPT能够学习“常识”，并保持与有标签数据训练相同的网络结构。底层基于Transformer模型，但与用于翻译任务的Transformer不同，GPT仅使用了多个Decoder层。通过在不修改模型主体结构的情况下，GPT能够适配多分类、骆驼源码app最新文本蕴含、相似度、多项选择等任务。具体方法是将不同任务数据组合，代入Transformer模型，然后在基础模型输出后添加全连接层以匹配标注数据格式。
GPT实现中，在预训练部分，使用u表示每一个token，设置窗口长度为k，预测句中的第i个词时，使用第i个词之前的k个词，并根据超参数Θ来预测第i个词最可能的内容。模型由l组隐藏层组成，最初输入隐藏层的数据为词编码U乘词嵌入参数We加上位置参数Wp。经过l个层处理后，最终通过全连接层学习描述输入信息与目标关系的参数。
GPT在自然语言推理、分类、问答、对比相似度的测评中表现出色，超越了之前的模型。即使从小数据集到大数据集，GPT都能实现优异的效果。虽然无标签数据与具体问题的契合度较低，学习速度较慢，需要更多的算力，但GPT的灵活性和在不同数据集上的适应能力使得它在实际应用中具有广泛价值。
GPT-2模型，作为OpenAI发布的基于无监督多任务学习的语言模型，旨在通过海量数据和庞大的模型参数训练出一个能处理任何编码语言的百科全书式模型，无需标注数据即可解决具体问题。与GPT相比，GPT-2在训练数据量、质量以及广泛度上都有大幅度提高。在结构上，GPT-2类似于GPT模型，使用单向的Transformer模型，并对归一化层位置、最后一个自注意力块之后的归一化以及词汇量进行了局部修改。GPT-2的训练数据规模更大，质量更高，训练出的模型体量更庞大，这使得在预训练和有监督训练之间实现了统一的结构，适应不同类型任务的输入和输出。
GPT-2在Zero-Shot问题中表现优异，QByy跑分源码特别是在小数据集和长文本处理中。在童书词性识别测试中，GPT-2的成绩位于人类水平之下，但超过了之前的模型水平。GPT-2模型实现推荐使用Pytorch版本，包括各种基于Transformer的模型实现，代码共多行，涵盖训练和使用现成模型的功能。推荐的GPT-2中文版本由Pytorch工具开发，核心基于transformers项目，并在外层做了一些封装，提供了用于训练和生成文章的工具，适合学习调用Transformer模型以及实现中文模型的方法。
GPT-2在具体问题解决中，如模仿小学生写作文，通过预训练模型进行二次训练，可以生成包含学校相关内容的文章。随着语料的增加和训练次数的增多，模型生成的文章效果逐渐提升，从重复常用字、形成流畅表达、去除矛盾内容到掌握更高级表达技巧。使用1M-M语料训练的模型已展现出良好效果，可以预见，更大规模的语料和更庞大的模型将带来更出色的表现。
gpt 2是什么意思？
GPT-2是一种全自动的文本生成模型，由着名人工智能研究公司OpenAI开发。这种模型采用了深度学习算法，并且使用了大量的数据来进行训练。它可以生成高质量、连贯的文本，并且可以根据输入的话题和关键词，生成不同风格和内容的文章。
GPT-2是目前最先进的文本生成模型之一，在众多人工智能应用领域都有着广泛的应用。它可以生成新闻报道、科技评论、小说等各种类型的文章，同时它还可以用来生成对话、回答问题等。由于其优秀的性能和多样的应用场景，GPT-2已经成为了自然语言处理领域的标志性技术。
虽然GPT-2的性能强劲，但是也存在一些问题。例如，在某些情况下，网址缩短源码php它会生成带有错误或矛盾的句子。此外，GPT-2的训练需要巨大的计算资源和培训时间。由于这些挑战，目前研究人员对GPT-2进行进一步的改进和开发，希望能够提高其性能、减少出错率和降低训练成本，为社会各个领域带来更好的应用体验。
怎么使用GPT
怎么使用GPT？
使用方法详见以下步骤
1. 确定GPT的使用场景和需求，比如生成文本、语音识别等
2. 选取合适的GPT模型，比如GPT-2、GPT-3等，根据场景需求选择不同版本的模型
3. 安装、配置相关软件包和环境，比如Python、TensorFlow等
4. 准备训练集和测试集，进行模型训练和调试
5. 使用训练好的模型进行预测或生成文本等操作
GPT作为当前效果最好的自然语言处理模型之一，具有很高的应用价值，因此其使用方法也受到了广泛关注和研究。
如果需要深入了解GPT的使用方法，建议阅读相关论文和资料，做到有的放矢地学习。
OpenAI GPT2原理解读
解读GPT2模型，其核心思想在于利用无监督预训练模型进行有监督任务处理。此模型结构与GPT类似，适用于语言模型预测任务。为何无监督模型能用于有监督任务？这源于预训练与微调的结合，通过无监督学习，模型在大量数据上学习到通用语言知识，随后在有监督数据上进行微调，实现任务特定的性能提升。
GPT2模型通过GB高质量语料库进行训练，数据集覆盖广泛任务需求。输入表示采用折中方法，将罕见词拆分为子词，有效解决OOV问题，提升模型性能。
模型结构方面，GPT2在原有基础上进行优化，针对特定任务进行调整。训练过程包括优化参数、学习语言模式等关键步骤，确保模型能够高效处理语言任务。
总结而言，GPT2展示了NLP技术的极品顶部指标源码发展趋势：利用少量有监督数据与大量无监督数据训练模型，实现更好的效果与泛化性能。这一模型思想对于NLP技术具有重要意义，推动领域内技术进步。
展望未来，NLP技术将持续发展，GPT2作为里程碑式的模型，启发后续研究者探索更高效、更通用的NLP模型。期待更多深入研究与实验结果，以完善NLP领域。
GPT-2 试用总结及感想
GPT-2试用总结与感想
在各大公众号被OpenAI的GPT-2模型刷屏的两天内，我从GitHub下载了模型及预训练好的参数，试图调戏一下GPT-2。然而，我却发现自己不是在调戏GPT-2，而是被GPT-2调戏了。下载与安装
首先，我说明一下如何下载和安装模型。模型的代码在GitHub上公布，而模型参数则存放在Google云服务器上。下载模型代码非常容易，只需简单的克隆到本地即可。然而，预训练的参数下载则相对复杂，需要先安装gsutil，这是安装Google SDK时附带的云端数据下载工具。安装成功后，下载参数时要确保下载的是完整的M版本，因为M参数是可用的最小模型。运行模型
为了运行这个模型，还需要安装一些Python库。如果一切顺利，就可以开始调戏GPT-2或被GPT-2调戏了。测试结果
在简短的说明文档中，有三种示例运行模式。第一种是无限制乱说模式，通过命令行将代码调用，然后将生成的文本重定向到文件中。第二种是用几个参数改变无限制生成文本的特性，其中最重要的参数可能是temperature（温度），这个参数调节输出的随机性，温度越高，随机性越强，温度越低，出现复制训练语料里说过的话的几率就越大。第三种是交互式模式，用户可以输入脑洞大开的故事开头，然后等待GPT-2接下去的故事。 在交互模式中，如果以中文开头，接下去几乎没正常的，因为训练语料里可能没多少中文网页。例如，如果输入“特朗普和普京在游泳池打起来了”，GPT-2可能会生成一些包含黄暴内容的故事，与输入的开头没有任何联系。如果输入英文，如“川普想建墙的原因是外星人正在入侵墨西哥”，GPT-2也会生成一些与川普、建墙和墨西哥有关，但与外星人入侵毫无关系的内容。更新：M中等大小模型试用
在网友的提醒下，我发现最近OpenAI放出了中等大小的预训练模型参数，共有M参数。我更新了GPT-2的代码库，下载了新的M模型参数，并在交互模式下进行了测试。在输入提示语：“What if the big one hits California?”时，GPT-2生成的内容与地震没有任何关系，这表明它并未学习到这句话中的隐喻。与M模型相比，M模型生成的文本更相关，可以用一个词“天翻地覆”来形容。结论
GPT-2是一个伟大的进步，但在宣传上，不应仅依赖调戏模型来吸引关注。如果玩家太少，无法复现文章中的结果，宣传效果可能会受到负面影响。OpenAI可能正在使用饥饿营销策略，先吊起大家的胃口，然后放出更大的模型，以期达到与BERT类似的持久宣传效果。最终，我们需要看到包含中文预训练模型或多语言预训练模型的GPT-2，才会真正火起来。让我们拭目以待，看看OpenAI接下来会如何行动。完全图解GPT-2：看完这篇就够了（二）
在深入探讨GPT-2的自注意力机制前，我们先回顾了Transformer的基本原理以及GPT-2内部结构的概览。自注意力机制是GPT-2的核心部分，本文将详细介绍这一机制的实现过程。通过图解方式，我们可以直观理解自注意力机制在处理单词“it”层面上的运作。我们首先关注原始的自注意力机制，它在编码器模块中进行计算。以下是自注意力机制的关键步骤：创建查询、键和值向量；计算注意力得分；将值向量与它们相应的注意力得分相乘后求和。接着我们深入探讨了GPT-2中自注意力机制的实现，包括模型评价时一次只处理一个词的情况，以及如何复用先前迭代中的键和值向量来提高效率。此外，我们详细分析了GPT-2中多头注意力机制的运作，以及在多头注意力机制下计算注意力得分、求和的过程。最后，我们介绍了GPT-2全连接神经网络中的第一层和第二层，包括它们的大小、功能以及投影操作。通过这些详细解释，读者能够对Transformer模块以及GPT-2模型内部的运作机制有全面深入的理解。除了语言建模应用，只包含解码器的Transformer模型在机器翻译、自动摘要生成、迁移学习、音乐生成等多个领域展现出强大的应用潜力，展示了其广泛的适用性。通过本文的阐述，我们不仅深入理解了GPT-2的自注意力机制及其在语言模型中的应用，还对其在不同领域的应用进行了回顾，旨在帮助读者更好地把握Transformer模型的核心原理及其实际应用。
GPT2 下载使用（PyTorch+Transformer）
首先，需要下载GP2。
生成文本：从前，世界是一个充满美丽和危险的地方。世界充满了危险，世界充满了危险。世界充满了危险，世界充满了危险。
从上面的结果可以看出，GPT2自动完成了故事的接龙，但效果似乎并不理想，因为故事结尾出现了断裂。
查看GPT2模型的细节：
输出结果如下：
模型的总参数为M，与一个普通大小的CNN相当，实际上并不算大。
应用2：对话
输出结果：
应用3：玩游戏
结果输出：
应用4：生成email模板
结果如下：
小结：这个水平确实不怎么样，难怪当年GPT2一直开源，直到GPT 3.5这样的好东西才闭源。
基于 GPT2 搭建对话生成模型（原理+代码）
随着ChatGPT的热潮兴起，生成式预训练大模型驱动的对话系统越来越受到研究者的关注。尽管ChatGPT的成本较高，但我们可以通过其前辈GPT系列构建基础模型。GPT2凭借其参数量和性能，成为了一个理想的选项。本文将详细介绍如何基于GPT2构建对话模型，为相关研究者提供一个搭建基础模型的指南。
Transformer和GPT系列的基础概念无需赘述，网络上资源丰富。然而，具体的实现教程相对较少，本文将结合作者的实践步骤，分享相关技术细节。
对话生成实质上是文本生成任务，目标是预测给定文本后可能的下一个词，数学模型表示为预测下一个词的概率分布。从马尔科夫模型到Transformer，语言模型在处理长文本上的能力持续提升。GPT系列，尤其是GPT2，正是基于Transformer解码器的模型。其原始论文发表在《无监督多任务学习的语言模型》上。
模型加载方面，OpenAI已经将GPT2模型开源至Hugging Face平台，可以直接从云端获取，或者下载本地模型文件，包括pytorch_model.bin、config.json、tokenizer.json和vocab.json等。GPT2有四种规模的开源模型供选择，如小（M）、中（M）、大（M）和XL（1.5B），选择取决于任务需求和计算资源。
微软在GPT2基础上的DialoGPT2模型也进行了对话数据微调，可从Hugging Face获取。微调后的模型在对话任务上表现更佳，其相关研究发表在《DIALOGPT：大规模生成式预训练对话响应生成》上。
GPT2的tokenizer负责将输入文本编码成向量，便于模型学习和解码。它允许添加新词汇和特殊标记，如掩码和分隔符，需调整word embedding参数以适应新词汇。
构建对话数据是模型应用的关键步骤。对话生成任务需要调整数据处理和输入格式。对话数据通常包含两人对话，每轮对话不超过轮，以保持学习的对话历史在可管理范围内。模型训练时，需要将不同角色的对话历史拼接为输入，包括input_ids、token_type_ids和lm_labels，用于表示不同角色和标签。
使用GPT2模型进行对话训练，生成多轮对话样本，每个样本对应不同的对话历史。测试阶段，通过解码函数如贪心算法、束搜索或随机采样，生成响应。在实际应用中，任务导向的对话可能优先选择束搜索，而闲聊对话则可能更倾向于随机采样以增加多样性。
总结来说，本文详细介绍了从GPT2模型加载、tokenizer使用，到对话数据构建和模型测试的全过程，这些步骤适用于不同类型的对话任务，只需适当调整即可适应特定需求。
[/7/]GPT2的不同的解码方式
在探索GPT2的不同解码方式时，我们首先关注了Greedy Search。这种策略在每个时间步选择最高概率的词作为最终结果。例如，从“The”开始生成文本，使用Greedy Search解码，得到的句子可能是“The nice woman”，其联合概率可通过公式计算。然而，Greedy Search的一个缺点是容易导致重复现象，虽然每一步选择概率最高的候选词，但这些组合的联合概率并不一定是最高的。
Beam Search是另一种解码方法，相比Greedy Search，它更注重全局优化。Beam Search引入了一个超参数num_beams，允许在每个时间步选择多个候选输出序列。具体操作是，初始时间步选取当前条件概率最大的候选词，并在后续步长中，从所有组合中挑选联合概率最高的候选者。尽管通常Beam Search能提供比Greedy Search更高的输出概率，但并不能保证找到全局最优解。当num_beams设置为1时，Beam Search与Greedy Search等效。通过实例演示，我们可以看到Beam Search如何在多个候选者中寻找最佳组合，尽管仍然存在重复的可能性。
值得注意的是，人类语言的生成并不遵循最大概率法则。相反，我们倾向于创造令人惊喜的内容，而非可预测的文本。概率图显示了人类文本与Beam Search生成文本之间的差异，人类文本的惊喜度显然更高。基于此，研究者探索了基于样本的解码方法，如Top-K和Top-p（nucleus）sampling。
Top-K采样方法选择概率最高的K个词进行采样，通过重新归一化概率，从这K个词中随机选择。GPT2采用此方法，使得生成故事等任务取得成功。然而，当候选词分布出现尖峰时，Top-K可能会导致生成内容偏离主题，限制模型的创造力。为解决这一问题，Top-p（nucleus）sampling应运而生。它在累积概率超过概率p的最小单词集中采样，允许词集大小动态变化，从而平衡多样性和相关性。
在实际应用中，调整概率可以通过温度参数进行。温度的调整会影响候选词的多样性和分布，从而影响生成内容的创新性和质量。总之，GPT2的不同解码方式各有优劣，通过合理选择和调整参数，可以有效地生成高质量、多样化的文本内容。
