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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 …

Code and models from the paper "Language Models are Unsupervised Multitask Learners". You can read about GPT-2 and its staged release in our original blog post, 6 month follow-up post, and final post. We have also released a dataset for researchers to study their behaviors.

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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 …

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。

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 …

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 …

试验 GPT-2 的一种好方法是使用 AllenAI GPT-2 Explorer。 它使用 GPT-2 显示下一个单词的十种可能预测（以及它们的概率得分）。 您可以选择一个单词，然后查看下一个预测列表以继续撰写文章。 用于语言建模的Transformers. 正如我们在 The Illustrated Transformer 中看到的那样，原始的 transformer 模型由编码器和解码器组成——每个都是一堆我们可以称之为 transformer 块的东西。 该架构是合适的，因为该模型解决了机器翻译——编码器-解码器架构在过去取得成功的问题。