gpt2中文生成教程- gpt3模型原理-147SEO

gpt2中文生成教程,gpt3模型原理

GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一種自然語言處理模型，由OpenAI研發而成。它是GPT系列模型的第三代，也是目前最大、最強大的自然語言處理模型之一，集成了1750億個參數，具有廣泛的使用場景，能夠執行多種自然語言處理任務，包括文本生成、機器翻譯、對話生成、摘要生成等。

GPT-3采用的是基于Transformer網絡架構的語言模型，使用Transformer的自回歸結構進行序列建模，同時使用了堆疊式結構的編碼器。具體而言，GPT-3模型的原理如下：

預訓練策略：GPT-3使用了一種高效而規模化的無監督預訓練策略，將大量的文本數據放入模型中進行預訓練。具體而言，該預訓練分為兩個步驟：首先，使用單語言的預訓練數據，使用自回歸的Transformer結構進行預訓練；其次，將預訓練后的模型和大量多語言的文本語料一起進行再訓練，增強了模型對不同語言的適應性能力。
自回歸語言建模：對于給定的輸入序列，GPT-3模型使用自回歸結構來預測下一個可能出現的單詞。在每個時間步驟中，模型將輸入序列經過多層Transformer編碼器進行處理，并使用softmax函數計算每個詞出現的概率，最后選擇概率最大的詞作為輸出。
Transformer模型結構：GPT-3模型使用Transformer的編碼器結構，該結構包含了多頭注意力機制和殘差連接技術。在多頭注意力機制中，模型將輸入分割為K個頭，分別計算每個頭的注意力分布，然后將它們合并為一個單獨的向量。殘差連接技術允許模型在提取特征時保留先前的信息，從而提高了模型的泛化能力。
Zero-shot和Few-shot學習能力：GPT-3模型具有強大的zero-shot和few-shot學習能力，即能夠對未見過的任務少量樣本進行計算，并且具有出色的執行效果，幾乎達到了專門為某一任務設計的模型水平。這是因為GPT-3模型在預訓練過程中獲得了關于各種自然語言任務的基礎元素，從而能夠進行快速的多說任務。

總之，GPT-3是一種基于Transformer網絡架構的強大自然語言處理模型，它采用了高效規模化的無監督預訓練策略，并使用了自回歸語言建模和多頭注意力機制等技術，同時具有針對未見過任務和少樣本任務的強大的few-shot和zero-shot學習能力。這些特點使它成為當前最具影響力和應用價值的自然語言處理模型之一。

在論文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》中，GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）獲得了出色的性能表現。雖然GPT-2最開始是基于英文數據訓練的，但是經過一些研究后，可以將它應用到中文的文本生成任務上。以下是一個簡單的中文生成教程：

準備數據集：為了訓練GPT-2中文模型，需要一個中文文本數據集。可以使用網絡爬蟲從中文網站和論壇上收集數據，也可以從中文維基百科和其他開放數據源上獲取數據。收集到數據后，需要進行清洗和預處理，如去重、分詞等操作，以便給模型提供正確的輸入。
安裝GPT-2模型代碼庫：使用Python語言并安裝GPT-2模型代碼庫，例如使用 Hugging Face 的 transformers 庫來安裝模型代碼庫。還需要安裝其他必要的Python包和依賴項。下面是示例代碼：

pip install transformers

預訓練GPT-2中文模型：使用下面的代碼來預訓練GPT-2中文模型。該代碼將訓練一個基于GPT-2的中文文本生成模型。此外，您還可以調整一些超參數，如batch size，learning rate等，以提高模型性能。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torch

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

###
# Add the Chinese vocabulary to the tokenier
f = open('中文詞匯.txt','r',encoding='utf-8')
vocab_cn_list = []
for line in f.readlines():
    vocab_cn_list.append(line.strip())
tokenizer.add_tokens(vocab_cn_list)

array = [vocab_cn_list.index('。'),tokenizer.eos_token_id,tokenizer.sep_token_id]
special_tokens_dict = {'additional_special_tokens': ['<nl>', '<s>'] + vocab_cn_list[array[0]:array[-1]+1]}
tokenizer.add_special_tokens(special_tokens_dict)
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

###

inputs = tokenizer("我想", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=50, do_sample=True)

text = tokenizer.decode(outputs[0])
print(text)