只知道TF和PyTorch还不够,快来看看怎么从PyTorch转向自动微分神器...

这里会有一个嵌入层,它和可学习的(h,c)0会展示单个参数如何改变。classLSTMLM(torch.nn.Module):def__init__(self,vocab_size,dim=17):super().__init__()self.cell=LSTMCell(dim,dim)self.embeddings=torch.nn.Parameter(torch.rand(vocab_size,dim))self.c_0=torch.n...

使用QLoRA对Llama 2进行微调的详细笔记

pipinstall-qpeft==0.4.0bitsandbytes==0.40.2transformers==4.31.0trl==0.4.7我们必须首先安装accelerate,peft,bitsandbytes,transformers和trl。除了transformers,其他的库都很陌生transformers是这里最古老的库,PyPI上最早的版本(2.0.0)可以追溯到2019年。它是huggingface发布的库,可以快速访问文本,...

Transformer结构及其应用详解——GPT、BERT、MT-DNN、GPT-2

Fine-Tuning阶段BERT的Fine-Tuning阶段和GPT没有太大区别。因为采用了双向的Transformer所以放弃了GPT在Fine-Tuning阶段使用的辅助训练目标,也就是语言模型。此外就是将分类预测用的输出向量从GPT的最后一个词的输出位置改为了句子开头的位置了。不同的任务Fine-Tuning的示意图如下:GitHub链接:httpsgithub/go...

过去三个月,LLaMA系模型发展如何?指令微调的核心问题又是什么?

GPT-4eval到底行不行还不好说,LMSys团队自己说行,前提是promptengineering做得足够到位:JudgingLLM-as-a-judgewithMT-BenchandChatbotArena另外LMSys的团队在efficiency方面非常强,模型的serve看[vllm](httpsgithub/vllm-project/vllm)这个project,或许是开源最快的然后一...

清华教授欧智坚专访,深度剖析ChatGPT的光环背后及未来挑战!

人们发现可以先在大量(无需标注的)文本上训练一个大型Transformer-LM(常称为骨架),然后在面对不同的下游任务时,利用下游任务各自的标注数据对这个大型Transformer网络进行微调,取得了很大性能提升,这就是所谓的预训练+微调技术(pre-training+fine-tuning),典型技术包括2018-2019年发展的GPT[4]和BERT[5]。GPT...

从word2vec开始,说下GPT庞大的家族系谱

——Attentionisallyouneed这段话的意思就是说，attention机制里主要有三个向量-key,query和value，其实可以将Attention机制看作一种软寻址（SoftAddressing）:Source可以看作一个中药铺子的储物箱，储物箱里的药品由地址Key（药品名）和值Value（药品）组成，当前有个Key=Query（药方）的...

2022年11月10篇论文推荐

1、ScalingInstruction-FinetunedLanguageModelshttpsarxiv/abs/2210.11416HyungWonChung,LeHou,ShayneLongpre,BarretZoph,YiTayetal.一年前Google的FLAN??展示了如何通过将带标签的NLP示例重新表述为自然语言指令并将它们包含在预训练语料库中来提高语言模型(LM)的通用性。

ACL 2021 | 预训练模型的改进与应用

·Prompt-basedzero-shot:不对预训练模型进行fine-tuning。·“GPT-3”in-contextlearning:如GPT-3选择演示例子。此外作者在SST-2上进行了标准fine-tuning的模型和LM-BFF的对比试验(如上图所示)。可以看到,作者提出的LM-BFF模型在K较小时就已经能接近最优性能。