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GPT-2 is a transformers model pretrained on a very large corpus of English data in a self-supervised fashion. This means it was pretrained on the raw texts only, with no humans labelling them in any way (which is why it can use lots of publicly available data) with an automatic process to generate inputs and labels from those texts.

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文中的 git checkout 基于官方代码仓库。 GPT2 码表大小 50257: 50257=50000+256+1，50000 个词元，256 包含「扩展 ASCII」，最后一个 <|endoftext|> 做文本结束符。 为什么只用 T 个 token 的最后一个 token 对应位置的 vocab_size 长度的向量上做 softmax 来预测下一个词，而不是使用全部 T 个 token 的信息？ 因为最后一个时间步的输出已经综合了整个输入序列的信息，用于预测下一个词。 使用所有位置的 logits 没有帮助，因为前面的输出是对已知词的预测，不会提供额外 …

2020年11月15日 · 对 GPT-2 进行实验的一个很好的方法是使用 AllenAI GPT-2 Explorer(https://gpt2.apps.allenai.org/?text=Joel is)。它使用 GPT-2 来显示下一个单词的 10 种预测（包括每种预测的分数）。

OpenAI GPT-2 表现出了令人印象深刻的能力，它能够写出连贯而充满激情的文章，这超出了我们当前对语言模型的预期效果。 GPT-2 不是一个特别新颖的架构，而是一种与 transformer 解码器非常类似的架构。 不过 GPT-2 是一个巨大的、基于 transformer 的语言模型，它是在一个巨大的数据集上训练的。 在这篇文章，我们会分析它的结构，以及这种结构产生的作用。 我们会深入了解 self-attention 层的细节。 然后我们会再了解一下这种只有 decoder 的 transformer 在语言建模 …

2023年1月2日 · GPT-2 是使用「transformer 解码器模块」构建的，而 BERT 则是通过「transformer 编码器」模块构建的。 我们将在下一节中详述二者的区别，但这里需要指出的是，二者一个很关键的不同之处在于：GPT-2 就像传统的语言模型一样，一次只输出一个单词（token）。 下面是引导训练好的模型「背诵」机器人第一法则的例子： 这种模型之所以效果好是因为在每个新单词产生后，该单词就被添加在之前生成的单词序列后面，这个序列会成为模型 …

2019年8月12日 · OpenAI GPT-2展示了令人印象深刻的能力，能够写出连贯而充满激情的文章，超出了我们预期的当前语言模型所能产生的效果。 GPT-2并不是一个特别新颖的架构-它的架构非常类似于仅解码器的Transformer。 然而，GPT 2是一个非常大的，基于transformer的语言模型，在大量数据集上训练。 在这篇文章中，我们将研究使模型能够产生结果的架构。 我们将深入到它的自我关注层。 然后，我们将研究语言建模之外的仅解码器Transformer的应用。

2020年11月11日 · OpenAI的 GPT-2 展现出了惊人的写作能力，其生成内容的连贯且富有感情，超出了我们对目前语言模型的预期。 GPT-2 其实并不是一种新型架构，他的结构类似于只有解码器的Transformer。 GPT-2 是一个基于Transformer的巨大的语言模型，并在庞大的数据集上进行了训练。 在这篇文章中，我们将看一下是什么构造能让它具有如此性能；我们将深入解析它的自注意力层；最后我们会看一下语言模型之外的仅有解码器的Transformer的应用。 GPT- 4o不仅仅是 …