GPT2-XL预训练模型的训练数据大小

是1.5亿个参数。GPT2-XL是OpenAI公司开发的一种基于Transformer架构的预训练语言模型，用于生成自然语言文本。它是GPT-2模型系列中最大的模型之一，具有更多的参数和更高的容量。

GPT2-XL模型的训练数据大小是指模型中可调整的参数数量。参数数量越多，模型的容量越大，可以处理更复杂的语言任务。GPT2-XL模型的1.5亿个参数使其能够更好地理解和生成自然语言文本。

GPT2-XL模型的训练数据来自于大规模的文本语料库，包括互联网上的各种文本资源。通过对这些数据进行预处理和训练，GPT2-XL模型能够学习到丰富的语言知识和模式。

GPT2-XL模型的优势在于其强大的语言生成能力和对上下文的理解能力。它可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、对话系统、机器翻译、摘要生成等。由于其较大的容量，GPT2-XL模型在处理复杂任务时具有更高的性能和效果。

腾讯云提供了一系列与自然语言处理相关的产品和服务，可以与GPT2-XL模型结合使用。其中，腾讯云的自然语言处理（NLP）服务可以提供文本分析、情感分析、关键词提取等功能。您可以通过腾讯云自然语言处理服务来实现与GPT2-XL模型相关的应用场景。

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预训练模型还要训练吗_多模态预训练模型

若使用已保存好的镜像reid_mgn:v1，在本机上可按如下操作训练 # 1.进入已保存环境的镜像（reid_mgn:v1（8.48G）、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0...personReID ufoym/deepo:testv1 /bin/bash (75服务器) # 2.进入到工程目录 cd /home/personReID/MGN-pytorch-master # 3.复制预训练模型到指定路径...%%%%） docker stats %%%%% 实时监测内存情况 # 4.训练（在原终端继续进行，注：demo.sh是已改好参数的） sh demo1.sh 补充：训练前需要修改的文件及代码...1.demo.sh文件修改data路径（把你的数据集路径添加到 –datadir）、GPU、参数等如下： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py –reset –...margin 0.3 –re_rank –random_erasing –save MGN_adam –nGPU 1 –lr 2e-4 –optimizer ADAM –save_models 注：需将数据集文件名由原始的

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transformer预训练模型

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预训练模型介绍

，其核心在于利用大规模的文本数据进行预训练，从而能够生成连贯且符合语法规则的自然语言文本。...Transformer：是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，特别是在处理序列数据如自然语言处理（NLP）领域表现出色。...它由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，能够捕捉输入数据中的长距离依赖关系。 PyTorch：是一个动态图型的深度学习框架，提供了丰富的工具和API来构建、训练神经网络模型。...它以其易用性、灵活性以及良好的社区支持而受到研究者和开发者的青睐。 GPT模型的训练过程包括两个主要阶段：预训练和微调。...在预训练阶段，模型通过学习大量文本资料来把握语言的基本规律和模式；在微调阶段，模型则通过特定任务的训练数据进行精细调整，以适应具体的应用场景。

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【预训练模型】预训练语言模型的前世今生之风起云涌

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聊聊预训练模型的微调

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【NLP】预训练模型综述

预训练模型综述摘要：近年来，预训练模型的出现将自然语言处理带入了一个新的时代。本文概述了面向自然语言处理领域的预训练模型技术。我们首先概述了预训练模型及其发展历史。...并详细介绍自然语言处理领域的经典预训练模型，包括最经典的预训练模型技术和现在一系列新式的有启发意义的预训练模型。然后梳理了这些预训练模型在自然语言处理领域的优势和预训练模型的两种主流分类。...它证明了在大量无监督数据上预训练模型，并在少量有监督数据上微调模型这个思路对 Seq2Seq 模型同样具有效性，并提出了 Seq2Seq 目标和语言模型目标联合训练以提高泛化能力的想法。...RoBERTa 对 BERT 模型进行了一些更改，包括：1）使用更大的批次和更多的数据对模型进行更长的训练；2）取消 NSP 任务；3）在更长的序列上训练；4）在预训练过程中动态更改 Mask 位置[18...，这通常会带来更好的泛化性能，并加速对目标任务的收敛；预训练可以看作是一种正则化，以避免小数据的过拟合； 4.2 预训练语言模型的对比分类下面分别从特征抽取和语言模型目标 2 个方面对预训练语言模型进行分类

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预训练模型，NLP的版本答案！

在nlp预训练模型无法做深做大的情况下，收益并不明显。但这篇论文的说法是——文本很难像图片那样构建一个ImageNet这样大规模的数据集合，因为标注文本是要比标注图片难的多。...当然，以上的这些尝试，至少从我的观察来看，还没有得到工业界的普遍认可，大家还是各种魔改bert到处用。 5. 多种数据源三个方向，多语言，多模态，知识增强的预训练模型。...5.1 多语言基于多语言的预训练模型，跟单语言的区别在于，学习任务的设计，对平行语料的利用，以及生成式预训练模型。...但这也说明预训练模型有over-parameterized的问题。「模型剪枝」——预训练模型会不会有一些useless的部分呢？...解释和理论分析这一块其实蛮有意思的，四个部分。预训练模型学了什么，预训练模型的鲁棒性，structural sparsity/modularity，以及预训练模型的理论分析。

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CLIP-图文预训练模型

--- paper https://arxiv.org/abs/2103.00020 code https://github.com/openai/CLIP ---- Abstract 连接文本和图像的预训练模型...训练数据是网络社交媒体上搜集的图像文本对。...在训练阶段，对于一个batch 的数据，首先通过文本编码器和图像编码器，得到文本和图像的特征，接着将所有的文本和图像特征分别计算内积，就能得到一个矩阵，然后从图像的角度看，行方向就是一个分类器，从文本角度看...和训练阶段类似，首先将需要分类的图像经过编码器得到特征，然后对于目标任务数据集的每一个标签，或者你自己定义的标签，都构造一段对应的文本，如上图中的 dog 会改造成 "A photo of a dog"...：以上的数据分析，都是和a linear classifier on top of ResNet-50 features进行比较，大部分的数据集，都有对应的SOTA模型。

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Pytorch预训练模型以及修改

，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。...加载预先下载好的预训练参数到resnet18，用预训练模型的参数初始化resnet18的层，此时resnet18发生了改变。...这里以resnet预训练模型举例。3、训练特定层，冻结其它层另一种使用预训练模型的方法是对它进行部分训练。具体做法是，将模型起始的一些层的权重保持不变，重新训练后面的层，得到新的权重。...如何使用预训练模型，是由数据集大小和新旧数据集(预训练的数据集和自己要解决的数据集)之间数据的相似度来决定的。下图表展示了在各种情况下应该如何使用预训练模型：??...到此我们实现了PyTorch中使用预训练的模型初始化网络的一部分参数。

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ACL2021：预训练模型

为了进行控制变量，作者在相同的数据上，利用了单语言的分词器和多语言的分词器，训练了新的单语言模型进行实验。...从实验中可以看出，虽然训练前的数据大小是一个重要因素，但指定的单语言分词器在下游性能中起着同样重要的作用。同时如果使用专门的单词分词器替换原来的多语言分词器，可以提升模型在下游任务的能力。...但是现有的预训练模型，往往会存在模型尺寸大、参数大等问题，从而限制了此类模型在实际中的部署。...因此文本主要是在预训练的模型中，观察不同压缩比的情况下子网络的表现。从实验中观察到，随着压缩比的增加，“中奖彩票”的泛化性能先提高，然后在一定阈值后恶化。...前人的工作是通过对BERT模型进行剪枝，来减少参数量。但，冗余特征有助于全面理解训练数据，删除它们会削弱模型的表示能力。

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慎用预训练深度学习模型

预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节?...合情合理，为什么不利用一个经过大量数据和计算训练的模型呢? 来看看国外两个网站Reddit和HackerNews上的讨论：预训模型万岁!...利用预培训的模型有几个重要的好处: 合并起来超级简单快速实现稳定(相同甚至更好)的模型性能不需要那么多标记数据从转移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练语言模型，如GPT...那么，当你利用这些预训练模型时，需要注意什么呢? 使用预训练模型的注意事项： 1.你的任务相似吗?您的数据有多相似?...您是否期望引用0.945%的验证精度为Keras Xception模型，如果您正在使用您的新x射线数据集，首先，您需要检查您的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。

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AntiBERTy-抗体预训练模型

前几天，在NeurIPS 2021上，RosettaCommons的Gray Lab团队展示了抗体预训练模型AntiBERTy，相对于AntiBERTa的参数量增加了10倍，并展示了如何用于分析抗体在体内的亲和成熟轨迹以及抗体...以OAS数据库中约5.58亿条(95% training，5% testing)的自然抗体序列作为训练集，采用Mask Language Model的方式进行训练。共计训练8个epochs。...具体做法是将排名前85%富集的冗余序列标记为binder，其余为non-binder。每个bag从中随机采样64条序列来产生阳性样本或负样本的训练数据集。...（由于预印版本中的QKV维度有误，笔者将推理过程附着于上图）三、应用效果训练好模型之后，作者尝试将AntiBERTy用于两个场景：分析免疫组库进化路线：使用AntiBERTy对4组产生了VRC01...AntiBERTy提供了较为先进的预训练模型，结合fintuning应用到更多的针对抗体优化的任务。 No Code or Model Released。

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预训练语言模型合辑~

这三个数据集的侧重点不同，对模型应该也有较好的提升。对语料的处理加入了中文繁体–>简体，英文大写–>小写，词表大小为17964。...RoBERTa 主要试验了 BERT 中的一些训练设置 (例如 NSP Loss 是否有意义，batch 的大小等)，并找出最好的设置，然后再更大的数据集上训练 BERT。...更大的数据集原来的 BERT 只使用了 16G 的数据集，而 RoBERTa 在更大的数据集上训练 BERT，使用了 160G 的语料去掉 NSP Loss BERT 在训练的过程中采用了 NSP...动态 Mask 原始的 BERT 在训练之前就把数据 Mask 了，然后在整个训练过程中都是保持数据不变的，称为 Static Mask。即同一个句子在整个训练过程中，Mask 掉的单词都是一样的。...原始BERT模型使用[MASK] token进行掩蔽，但是[MASK] token在微调阶段从未出现，这会造成预训练任务与下游微调任务不一致；因此 MacBERT 使用类似的单词来掩蔽需要被掩蔽的单词。

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TorchVision 预训练模型进行推断

本文将介绍 torchvision[3] 中模型的入门使用，一起来创建 Faster R-CNN 预训练模型，预测图像中有什么物体吧。...import torch import torchvision from PIL import Image 创建预训练模型 model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50..., bias=True) (bbox_pred): Linear(in_features=1024, out_features=364, bias=True) ) ) ) 此预训练模型是于...COCO train2017 上训练的，可预测的分类有： COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES = [ '__background__', 'person', 'bicycle...进行模型推断模型切为 eval 模式： # For inference model.eval() 模型在推断时，只需要给到图像数据，不用标注数据。

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时间序列+预训练大模型！

如今，大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中表现出色，基于transformer架构，通常在文本语料库上进行训练，基于预训练LLM的预测模型包括将数值时间序列数据视为原始文本，利用预训练的LLM进行微调...Chronos基于T5家族预训练大模型，该模型在大量公开可用数据集上进行了预训练，并补充了通过高斯过程生成的合成数据集以提高泛化能力。...基于预训练LLM的预测模型包括将数值时间序列数据视为原始文本，利用预训练的LLM进行微调，或将数值数据编码为数字字符串，在预训练的LLM上进行零样本设置来获取预报。...我们还评估了ForecastPFN，这是一个仅使用合成时间序列数据进行预训练的转换器模型。我们将Chronos模型和基准分为三组：本地模型、任务特定模型和预训练模型。更多详细信息请参阅附录C。...5.6 超参数分析我们研究了不同设计选择，如模型大小、初始化、训练步骤、合成数据比例、上下文长度和词汇表大小，对下游模型性能的影响。

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MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换

预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下：（1）创建pytorch的网络结构模型...，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights；（3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）对一些指定的key...值，需要进行相应的处理和转换（5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。

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最强 NLP 预训练模型库 PyTorch-Transformers 正式开源：支持 6 个预训练框架，27 个预训练模型

PyTorch-Transformers（此前叫做pytorch-pretrained-bert）是面向自然语言处理，当前性能最高的预训练模型开源库。...该项目支持 BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM 等，并包含 27 个预训练模型。...pytorch-transformers#quick-tour 官网： https://huggingface.co/pytorch-transformers/index.html 该开源库现在包含了 PyTorch 实现、预训练模型权重...27个预训练模型项目中提供了27个预训练模型，下面是这些模型的完整列表，以及每个模型的简短介绍。...例子 BERT-base和BERT-large分别是110M和340M参数模型，并且很难在单个GPU上使用推荐的批量大小对其进行微调，来获得良好的性能（在大多数情况下批量大小为32）。

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从零训练一个超越预训练的NLP模型

不需要大规模的预训练，从零训练一个大模型也能取得SOTA的效果，源码在yaoxingcheng/TLM Introduction 作者首先指出，从零开始对RoBERTa-Large进行预训练，需要4.36...一般的组织根本不可能有这么大的算力，我们顶多是拿别预训练好的模型在自己的下游任务上微调，整个过程称为Pretraining-Finetuning TLM: Task-Driven Language Modeling...但这就违背了他们的初衷，他们希望整个过程要尽可能的简单、效率高，而且使用一个预训练好的BERT模型来提取向量，似乎有些作弊的感觉，因为他们的原意就是不使用预训练模型 Joint Training 给定内部和外部数据...Result 从结果上来看这种方法简直是太强了，和BERT以及RoBERTa打得有来有回，浮点计算量、数据量以及模型的参数量都比BERT或RoBERTa小很多，最关键的是他们是预训练过的，而TLM是从零开始训练的...，并且\mathcal{C}_{\text{RoBERTa}}的大小是\mathcal{C}_{\text{BERT}}的十倍以上。

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Tensorflow加载预训练模型和保存模型

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。...-of-00001 MyModel-1000.index MyModel-1000.meta 在实际训练中，我们可能会在每1000次迭代中保存一次模型数据，但是由于图是不变的，没必要每次都去保存，可以通过如下方式指定不保存图.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000) 3 导入训练好的模型在第1小节中我们介绍过，tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件。...，很多时候，我们希望使用一些已经训练好的模型，如prediction、fine-tuning以及进一步训练等。...，只会保存变量的值，placeholder里面的值不会被保存如果你不仅仅是用训练好的模型，还要加入一些op，或者说加入一些layers并训练新的模型，可以通过一个简单例子来看如何操作： import

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