（如果想及时收到人工智能相关的知识更新，请点击关注！！）序言：目前我们每一小节的内容都讲解得非常慢，因为这是人工智能研发中的最基础知识。如果我们不能扎实掌握这些知识，将很难理解后续更复杂且实用的概念。因此，我们甚至采用一个概念一节的方式来编排内容，区分得清清楚楚、明明白白，以便

为什么在import里有一个GPT2，然后，在代码里面又有一个frompretrainedgpt2在import部分引入了GPT2Model后，在代码中使用GPT2Model.from_pretrained("gpt2")来加载预训练的模型。这样做的原因是，import只是引入了GPT2Model这个类，它提供了GPT-2的模型定义。而from_pretrai

GPT：参数量：1.17亿个参数。模型架构：采用12层的Transformer编码器架构GPT由pretraining和fine-tuning(SFT)两部分组成trainingobjective：predictthenexttoken做pretraining的好处：语料学习与理解：预训练可以让模型在大量的语料上学习语言的基本规律、词汇的语义、句子的结

1、作为安全从业者，以前搞逆向、挖漏洞、干渗透全靠人工推进，缺点很明显：无法自动化，甚至也无法半自动化，效率低（后续可以开发agent解决）知识面有限，存在很多知识盲点，导致遇到部分问题无法解决（可以通过增加知识库，然后rag检索或微调大模型解决）   尝试了一些在线的大模型(chat

为了AIGC的学习，我做了一个基于TransformerModels模型完成GPT2的学生AIGC学习训练模型，指在训练模型中学习编程AI。在编程之前需要准备一些文件：首先，先win+R打开运行框，输入：PowerShell后输入：pipinstall-Uhuggingface_hub下载完成后，指定我们的环境变量：$env:HF_ENDPOINT="ht

Megatron-DeepSpeed-cuda-多机训练1.从ngc拉取pytorch:24.03-py3镜像2.安装nvidia-docker、创建容器3.安装Megatron-DeepSpeed环境4.安装openmpi和ssh服务5.拷贝公钥6.安装pdsh7.升级protobuf8.准备数据集9.创建配置文件10.开始测试本文演示了Megatron-DeepSpeed-GPU-

基于HuggingFace的Transformer库，在Colab或Kaggle进行预训练。本教程提供：英文数据集wikitext-2和代码数据集的预训练。注：可以自行上传数据集进行训练目的：跑通自回归语言模型的预训练流程一、准备1.1安装依赖!pipinstall-Udatasets!pipinstallaccelerate-U注意：在C

更详细的查看https://github.com/marsggbo/Megatron-DeepSpeed/blob/main/tutorials/gpt2_wikipedia.md下载Wikipedia压缩数据集（enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2）再使用wikiextractor工具将数据集解压缩pipinstallwikiextractorpython-mwikiextractor.WikiExt

  在官方例子中给出了通过chain=NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0),graph=graph,verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂时不考虑效果。之所以没用ChatGLM2是因为加载模型太慢，调试不方便，不过将GPT2

本文分享自华为云社区《全套解决方案：基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架，支持大模型训练和文本生成，快速上手，海量训练数据》，作者：汀丶。1.简介目标：基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2等模型，开箱即用1.介绍TextGen实现了多种文本生成模型，包括：LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用。1.1最新更新[2023/06/15]v1.0.0版本:新增ChatGLM/LLaMA/Bloom模

：）深度学习模型如何统计params量-|1大概统计已知模型大小，如312M计算为312000000Bytes，浮点数据一个参数占4个字节，importtransformersimporttorchimportosfromtransformersimportGPT2TokenizerFast,GPT2LMHeadModel,GPT2ConfigfromtransformersimportBertT

资料来源：李沐谈gpt1-3GPT1:用transformer的decoder作为base模型在unlabel的模型上做pretraining，然后放到下游任务做finetuning。从时间上来讲是第一个大预训练NLP模型，比b

摘要： 这篇文章主要目的是为了让大家能够清楚如何用MindSpore2.0来进行模型的迁移。本文分享自华为云社区《MindNLP-基于Mindspore2.0的GPT2预训练模型迁移教程》，作者：Sup

文章目录​​前言​​​​1GPT2和语言模型​​​​1.1什么是语言模型​​​​1.2语言模型的Transformer​​​​1.3与BERT的一个不同之处​​​​1.4Transformer模块

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condainstalltransformerspipinstalltransforme