《前沿课·吴军讲GPT》学习文稿.pdf

人工智能
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《吴军讲GPT》课程文稿.pdf是一份专业研究人工智能相关技术的文件，适合供人工智能行业学生、程序员、产品经理和从业者等多个职位人员使用。该文件由吴军讲述GPT（生成式预训练模型）的技术原理，为什么GPT如此火热，GPT的应用领域以及GPT的致命缺陷等内容。通过学习这份文件，用户可以从专业人士口中获取真实、可靠的信息，帮助他们了解GPT，掌握前沿技术，抓住机遇，不会被GPT替代。文件的发刊词介绍了“ChatGPT 神话”背后的原理，课程内容将在4月26日正式更新。整份文件的目的在于帮助读者成为GPT技术方面的前2%的人。

GPT-9804.pdf

2020-07-28 上传
"GPT-9804.pdf" 以下是根据给定文件信息生成的相关知识点： 概述 GPT-9804.pdf是关于安规高压Hi-Pot测试仪器的说明书，主要介绍了GPT-9000/9000A系列测试仪器的使用手冊，包括安全规範、开始使用、仪器概述、外觀...

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(tokenizer_path) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path) 如何下载tokenizer到指定文件夹

2023-05-04 上传
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") tokenizer.save_pretrained(tokenizer_path) ``` 将`/path/to/save/tokenizer`替换为您想要保存tokenizer的文件夹路径即可。这将下载预训练的tokenizer，并将其...

OSError: Can't load tokenizer for 'gpt2'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'gpt2' is the correct path to a directory containing all relevant files for a GPT2Tokenizer tokenizer. OSError: Can't load tokenizer for 'gpt2'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'gpt2' is the correct path to a directory containing all relevant files for a GPT2Tokenizer tokenizer. OSError: Can't load tokenizer for 'gpt2'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'gpt2' is the correct path to a directory containing all relevant files for a GPT2Tokenizer tokenizer. OSError: Can't load tokenizer for 'gpt2'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'gpt2' is the correct path to a directory containing all relevant files for a GPT2Tokenizer tokenizer. .ckpt转换.onnx

2023-07-08 上传
你可以使用Hugging Face的transformers库来将GPT-2的.ckpt模型转换为ONNX格式。以下是一个示例代码： ```python from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model # 加载GPT-2 tokenizer tokenizer = GPT2...

我自己搭建了一个免费，不知道能维护多久 gpt.hiqaq.com, 用的gpt3.5

2024-01-14 上传
我自己搭建了一个免费的GPT问答网站，域名为gpt.hiqaq.com，使用的是GPT3.5模型。然而，对于该网站的可维护性和运营时间，我无法确定具体的时间长度。 GPT3.5是OpenAI的最新模型之一，它具备非常强大的语言生成和...

Write gpt... Checking backup gpt failed!

2024-03-07 上传
Write GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer模型的自然语言处理模型，由OpenAI开发。它是一种无监督学习的预训练模型，通过大规模的文本数据进行训练，可以生成人类类似的文本。 Write ...

openwrt-koolshare-mod-v2.31-r10822-50aa0525d1-x86-64-uefi-gpt-squashfs.img.g

2023-12-15 上传
openwrt-koolshare-mod-v2.31-r10822-50aa0525d1-x86-64-uefi-gpt-squashfs.img.g 是一个OpenWrt的固件镜像文件。OpenWrt是一种嵌入式的操作系统，专门用于无线路由器和其他网络设备。它基于Linux操作系统，提供了...

ds918+6.2.3-25426_uefi_gpt_expand.7z

2023-07-18 上传
ds918 6.2.3-25426_uefi_gpt_expand.7z 是一个压缩文件，文件格式为7z，压缩程序为7-Zip。这个文件可能是一个操作系统或软件镜像文件。 从文件名可以看出，此文件属于 DS918，可能是指 Synology DS918+ 系列网络...

import random import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) import torch from pytorch_transformers import GPT2Tokenizer from pytorch_transformers import GPT2LMHeadModel # 选择 top-k 的函数的实现， def select_top_k(predictions, k=10): predicted_index = random.choice( predictions[0, -1, :].sort(descending=True)[1][:10]).item() return predicted_index # 载入预训练模型的分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') # 使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码 text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien," indexed_tokens = tokenizer.encode(text) tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) # 读取 GPT-2 预训练模型 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") model.eval() total_predicted_text = text n = 100 # 预测过程的循环次数 for _ in range(n): with torch.no_grad(): outputs = model(tokens_tensor) predictions = outputs[0] predicted_index = select_top_k(predictions, k=10) predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index]) total_predicted_text += tokenizer.decode(predicted_index) if '<|endoftext|>' in total_predicted_text: # 如果出现文本结束标志，就结束文本生成 break indexed_tokens += [predicted_index] tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) print(total_predicted_text)注释代码，并说明实现的功能

2023-06-03 上传
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') # 使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码 text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien," indexed_tokens = tokenizer.encode(text) tokens_tensor ...

解释一下这段代码：GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-medium')

2023-06-07 上传
这段代码使用了Hugging Face Transformers库中的GPT2Tokenizer类，从预训练的gpt2-medium模型中加载了一个tokenizer对象。具体来说，GPT2Tokenizer是一个用于将自然语言文本转换为GPT-2模型可以接受的输入格式的类。...

import torch import torch.nn as nn from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel class ChitGPT(nn.Module): def __init__(self): super(ChitGPT, self).__init__() self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-medium') self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-medium') def forward(self, input_text): input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') output = self.model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True) return self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)详细解释以上代码

2023-05-12 上传
接着，我们使用 GPT2LMHeadModel 类来实例化一个 GPT-2 模型对象，这个对象是一个预先训练好的中等规模的 GPT-2 模型。 在 forward 方法中，我们首先使用 tokenizer 对象将输入的文本编码成模型可接受的输入格式。...
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