GPT Neo Overview. The GPTNeo model was released in the EleutherAI/gpt-neo repository by Sid Black, Stella Biderman, Leo Gao, Phil Wang and Connor Leahy. It is a GPT2 like causal language model trained on the Pile dataset. The architecture is similar to GPT2 except that GPT Neo uses local attention in every other layer with a window size of 256 ...

An implementation of model parallel GPT-2 and GPT-3-style models using the mesh-tensorflow library. - EleutherAI/gpt-neo

2022年11月27日 · 近日，Eleuther AI在GitHub上推出了一个名为GPT-Neo的开源项目：GPT-3同等复现预训练模型(1.3B & 2.7B)，并可在Colab上完成微调。 虽然GPT-Neo与真正的GPT-3比，参数量仍然很小（较大版本也只与GPT-3最小模型的参数量），但...

GPT-Neo 2.7B is a transformer model designed using EleutherAI's replication of the GPT-3 architecture. GPT-Neo refers to the class of models, while 2.7B represents the number of parameters of this particular pre-trained model.

2021年3月21日 · A series of large language models trained on the Pile. It was our first attempt to produce GPT-3-like language models and comes in 125M, 1.3B, and 2.7B parameter variants.

2024年12月12日 · 本文将深入探讨“gpt-neo_dungeon”这一项目，了解如何在Colab环境下使用微调后的GPT-Neo-2.7B模型进行文本生成和交互。 首先，我们要理解什么是GPT-Neo。GPT-Neo是一个Transformer架构的大型语言模型，其参数量...

2021年3月22日 · GPT-Neo 模型旨在成为开放和透明的 GPT 模型替代品，后者是由 OpenAI 开发的专有模型。 GPT-Neo 系列包括多个不同大小的模型，从具有 1.25亿参数的 GPT-Neo 125M 到具有 13 亿参数的较大型 GPT-Neo 1.3B。

GPT-Neo为研究人员和开发者提供了一个强大的NLP工具,可用于文本生成、语言理解等多种任务。 要快速开始使用GPT-Neo,可以通过Hugging Face Transformers库加载预训练模型: 这将使用2.7B参数的GPT-Neo模型生成文本。 EleutherAI提供了以下预训练的GPT-Neo模型供下载: 这些模型在 The Pile 数据集上训练而成,可以直接用于推理或在特定任务上微调。 GPT-Neo为NLP研究和应用提供了一个强大的开源工具。 通过本文提供的资源,读者可以快速上手使用GPT-Neo,并探 …

2024年3月20日 · GPT-Neo基于Transformer架构，这是一种在深度学习领域用于处理序列任务的革命性模型。 其主要特点是自注意力（self-attention）机制，使得模型能够理解输入序列的全局依赖关系，这对于理解和生成复杂的自然语言至关重要。 GPT-Neo有不同的大小版本，包括1.3B和2.7B参数量，分别对应不同的计算和性能需求。 训练数据集方面，GPT-Neo利用了公共的互联网文本，这使其具备广泛的语料库知识和多样化的表达能力。 此外，项目的训练代码是开放源 …

The GPTNeo model was released in the EleutherAI/gpt-neo repository by Sid Black, Stella Biderman, Leo Gao, Phil Wang and Connor Leahy. It is a GPT2 like causal language model trained on the Pile dataset. The architecture is similar to GPT2 except that GPT Neo uses local attention in every other layer with a window size of 256 tokens.