那就先让我们加载模型吧，这里以GPT2为例， ?...haha，仅仅使用两行代码我们就可以利用GPT2生成一个简短文本。从生成结果可以看到，根据上下文生成的单词是合理的，但是模型很快就会开始重复。...beam search将始终找到比greedy search具有更高概率的输出序列，但不能保证找到最可能的输出。让我们看看如何在transformers中使用beam search， ?...在Top-K Sampling中，将挑选出K个最有可能的下一个单词，并且仅在这K个下一个单词之间重新为它们分配概率。GPT2就是采用了这种采样方案，这也是其生成故事效果不错的原因之一。...但是在使用Top-K采样时需要注意的一个问题是，它不会动态适应从下一个单词概率分布 。
最著名的语言模型是智能手机键盘，可以根据您当前键入的内容建议出下一个单词。...使用AllenAI GPT-2 Explorer来进行GPT-2建模是一个很好的方法，它使用GPT-2显示10个对下一个单词的预测结果，以及它们的概率分数。...GPT2以及一些后来的模型如TransformerXL和XLNet本质上都是自回归的。而BERT不是，它是一种权衡。在失去自回归的过程中，BERT可以获得两边的单词，以结合上下文去获得更好的结果。...该向量可以根据模型的词汇量进行评分（模型知道的所有单词，GPT-2中的单词为50,000个）。在这种情况下，我们选择了概率最高的token——“the”。...因此，更好的策略是使用分数作为选择该单词的概率，从整个列表中去抽样单词（因此具有较高分数的单词具有更高的被选择机会）。中间地带将top_k设置为40，并且让模型考虑具有最高分数的40个单词。 ?
语言模型是自然语言处理中的核心任务之一，它们用于预测文本中的下一个单词或生成与输入文本相关的新文本。本文将详细介绍如何使用Python实现一个语言模型，并通过这个模型进行文本生成。...我们将使用TensorFlow和Hugging Face的Transformers库来实现这一任务。 1. 语言模型简介 语言模型是用来估计一个句子（或一个单词序列）概率的模型。...简单地说，语言模型试图预测下一个单词。基于深度学习的语言模型，如GPT-2和BERT，已经在自然语言处理领域取得了显著的成果。...1.1 GPT（生成式预训练变换器） GPT是一种基于Transformer的生成模型，它通过自回归（autoregressive）方式生成文本，即模型在生成下一个单词时，基于之前生成的单词。...pip install tensorflow transformers 2.2 加载预训练的GPT-2模型 我们使用Hugging Face的Transformers库加载预训练的GPT-2模型和对应的分词器
在文本生成中，输入和输出是相同的，只是输出标记向右移动了一步。这基本上意味着模型接受输入的过去的单词并预测下一个单词。输入和输出令牌分批传递到模型中，每个批处理都有固定的序列长度。...我们还没有使用softmax层，你很快就会明白为什么。 因为LSTM单元也输出隐藏状态，所以模型也返回这些隐藏状态，以便在下一个时间步骤(下一批单词序列)中将它们传递给模型。...然后我们使用top-k抽样，即从n个词汇表中选择概率最高的k个标记，然后随机抽样一个标记作为输出返回。 然后，该输出被连接到输出的初始输入字符串中。这个输出标记将成为下一个时间步骤的输入。...注意力有不同的类型，但GPT2所使用的注意力，是语言建模中最好的模型之一，被称为隐藏的自我注意。...代码 我已经将GPT2与Hugging Face库中的线性模型一起用于文本生成。在这4个变体中，我使用了GPT2 small（具有117M个参数）。
语言模型是自然语言处理中的核心任务之一，它们用于预测文本中的下一个单词或生成与输入文本相关的新文本。本文将详细介绍如何使用Python实现一个语言模型，并通过这个模型进行文本生成。...我们将使用TensorFlow和Hugging Face的Transformers库来实现这一任务。1. 语言模型简介语言模型是用来估计一个句子（或一个单词序列）概率的模型。...简单地说，语言模型试图预测下一个单词。基于深度学习的语言模型，如GPT-2和BERT，已经在自然语言处理领域取得了显著的成果。...1.1 GPT（生成式预训练变换器）GPT是一种基于Transformer的生成模型，它通过自回归（autoregressive）方式生成文本，即模型在生成下一个单词时，基于之前生成的单词。...模型微调在实际应用中，我们可能希望在特定领域的文本上微调预训练模型，以获得更好的效果。4.1 数据准备首先，准备特定领域的文本数据。
在这篇文章中，我们将通过深入探讨贪婪搜索和束搜索的机制，以及采用顶K采样和核采样的技术，来探索LLM是如何生成文本的。...我们将文本“I have a dream”输入到GPT-2模型中，并让它生成接下来的五个词（单词或子词）。...为了简化说明，以下是这个过程的详细分解： 首先，分词器（在本例中是字节对编码）将输入文本中的每个词元转换为相应的词元ID。然后，GPT-2使用这些词元ID作为输入，尝试预测下一个最有可能的词元。...最终，模型生成logits，这些logits通过softmax函数转换为概率。...sequencescore' 'token'"_{length}_{j}" # Recursive call unsetunset顶K采样（Top-k Sampling）unsetunset 顶K采样是一种利用语言模型生成的概率分布
最著名的语言模型就是手机键盘，它可以根据你输入的内容，提示下一个单词。 ?...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）。你可以选择一个单词，然后就能看到下一个单词的预测列表，从而生成一篇文章。...OpenAI 的 GPT-2 使用了这些 Decoder 模块。 1.5 语言模型入门：了解 GPT2 让我们拆解一个训练好的 GPT-2，看看它是如何工作的。 ?...但如果模型可以同时考虑其他词，那么可以得到更好的结果。所以一个更好的策略是把分数作为单词的概率，从整个列表中选择一个单词（这样分数越高的单词，被选中的几率就越高）。...模型会继续迭代，直到所有的上下文都已经生成（1024 个 token），或者直到输出了表示句子末尾的 token。 1.7 GPT2 总结 现在我们基本知道了 GPT-2 是如何工作的。
生成预训Transformer2 (GPT-2)，顾名思义，是基于Transformer 的。它使用注意力机制，这意味着它学会关注与上下文最相关的前一个单词，以便预测下一个单词。...本文的目的是向您展示如何调整GPT-2以根据提供的数据生成与上下文相关的文本。 作为一个例子，我将生成歌词。...我把它保留在30，但那是因为标点符号很重要，稍后我将删除最后几个单词，以确保生成结束于句末。 另外两个超参数值得一提: Temperature (第8行)。它用于衡量生成给定单词的概率。...因此，高温迫使模型做出更原始的预测，而较小的温度使模型不致偏离主题。 Top p过滤(第7行)。该模型将按降序对单词概率进行排序。然后，它会把这些概率加到p，同时去掉其他的词。...这意味着模型只保留最相关的单词概率，但不只是保持最好的一个，因为多个单词可以适当给定一个序列。
所以我们通过这一层得到了输入/输出中每个单词的嵌入，这些嵌入使用 GloVe 等方法很容易获得。对于这个嵌入值，我们在句子中添加该词的位置信息（基于奇数或偶数位置出现的不同值）以提供上下文信息。...上图描述了我们句子中的每个单词如何依赖其他单词来提供含义。但要让机器理解这种依赖性和相关性并不是那么容易。 在我们的注意力层中，我们采用三个输入向量，即查询（Q）、键（K）和值（V）。...它已经有了当前单词的嵌入和位置信息，所以我们使用它之前使用 Q、K 和 V 向量看到的所有单词让它变得有意义并找出最可能的下一个单词。...线性层用于将来自神经网络的注意力值扁平化，然后应用 softmax 来找到所有单词的概率，从中我们得到最可能的单词， 模型其实就是预测下一个可能的单词作为解码器层输出的概率。...它被用于开发各种语言模型，包括备受赞誉的 BERT、GPT2 和 GPT3，在所有语言任务中都优于以前的模型。了解基础架构肯定会让你在游戏中处于领先地位。 编辑：王菁
GPT本质上是自回归模型，自回归的意思是指，每次产生新单词后，将新单词加到原输入句后面，作为新的输入句。 模型会将语句输入上图所示的结构中，预测下一个词，然后再将新单词加入，作为新的输入，继续预测。...softmax，得到最后概率最大的 问题：对于问答任务，最后多个Linear的结果如何进行softmax？...~之前都是对一个linear做softmax，直接取概率值最大的即可，但是现在多个linear如何进行softmax呢？...PT-2 就是一个语言模型，能够根据上文预测下一个单词，所以它就可以利用预训练已经学到的知识来生成文本，如生成新闻。也可以使用另一些数据进行微调，生成有特定格式或者主题的文本，如诗歌、戏剧。...为了避免这种情况， GPT-2 设置了一个 top-k 参数，这样模型就会从概率前 k 大的单词中随机选取一个单词，作为下一个单词。
规划模型部分得到用户的输入，在使用TextRank进行关键词抽取和使用RNN语言模型和基于知识库的方法进行拓展后，获得一个主题词序列，作为写作大纲，每一个主题词在下一个部分生成一行诗。...文本生成挑战 解码方式1：贪婪搜索（Greedy Search） 从模型的连续输出中获得离散标记的最简单的解码方法是贪婪地选择每个时间点上概率最大的标记： 为了了解贪婪搜索是如何工作的，让我们先用语言建模头加载...，并且仅在这K个下一个单词之间重新为它们分配概率。...GPT2就是采用了这种采样方案，这也是其生成故事效果不错的原因之一。 我们将上面示例中两个采样步中使用的单词范围从3个扩展到10个，以更好地说明Top-K采样。...这样，单词集合的大小（也就是集合中单词的数量）可以根据下一个单词的概率分布动态地增加或减少。
第一章介绍Tunning-Free Prompt，在下游任务使用中LM和Prompt都是冻结的，不需要针对下游任务进行微调，可以用于Zero-shot和few-shot场景，主要介绍下GPT2，GPT3...BERT时代，MQPN，MTDNN等模型也探索过如何通过多任务学习得到更加通用的大模型。...或许因为类似两个文本的逻辑推断在预训练文本中未出现过？ 针对GPT3变态的模型大小，咱不聊技术垄断，OpenAI好有钱blabla我更好奇的是增长的参数究竟是如何提升模型能力？...4类信息 输入标签的对应关系: 把样本标签改成错误标签，模型效果下降有限 标签分布：把标签改成随机单词，模型效果有显著下降 输入分布：在prompt中加入领域外文本，模型效果有显著下降 输入输出格式：改变双输入格式...，因此选择概率值最高的K个token来作为标签的答案词。
第一章介绍Tunning-Free Prompt，在下游任务使用中LM和Prompt都是冻结的，不需要针对下游任务进行微调，可以用于Zero-shot和few-shot场景，主要介绍下GPT2，GPT3...BERT时代，MQPN，MTDNN等模型也探索过如何通过多任务学习得到更加通用的大模型。...或许因为类似两个文本的逻辑推断在预训练文本中未出现过？ 针对GPT3变态的模型大小，咱不聊技术垄断，OpenAI好有钱blabla~我更好奇的是增长的参数究竟是如何提升模型能力？...4类信息 输入标签的对应关系: 把样本标签改成错误标签，模型效果下降有限 标签分布：把标签改成随机单词，模型效果有显著下降 输入分布：在prompt中加入领域外文本，模型效果有显著下降 输入输出格式：改变双输入格式...token打分，作者把MASK替换为其他候选token，$p(y|h_{token})$概率值越高，意味着token的输出向量和标签向量相似度越高，因此选择概率值最高的K个token来作为标签的答案词。
在过去的几十年中，嵌入技术用于神经网络模型已有相当大的发展。尤其是最近，其发展包括导致BERT和GPT2等尖端模型的语境化嵌入。...自然语言模型的输出就是模型所知单词的概率评分，我们通常把概率按百分比表示，但是实际上，40%这样的分数在输出向量组是表示为0.4 自然语言模型(请参考Bengio 2003)在完成训练后，会按如下中所示法人三步完成预测...重新审视训练过程 现在我们已经从现有的文本中获得了Skipgram模型的训练数据集，接下来让我们看看如何使用它来训练一个能预测相邻词汇的自然语言模型。 ? 从数据集中的第一个样本开始。...但是没关系，我们知道应该猜出的是哪个单词——这个词就是我训练集数据中的输出标签: ? 目标单词概率为1，其他所有单词概率为0，这样数值组成的向量就是“目标向量”。 模型的偏差有多少？...一种方法是将目标分为两个步骤： 1.生成高质量的词嵌入（不要担心下一个单词预测）。 2.使用这些高质量的嵌入来训练语言模型（进行下一个单词预测）。
使用GPT-2预测下一个单词 因为PyTorch-Transformers支持许多经过语言建模训练的NLP模型，所以它支持自然语言生成任务，比如完形填空(sentence completion)。...让我们使用GPT-2构建我们自己的完形填空模型，我们试着预测句子中的下一个单词: what is the fastest car in the _ 我选择这个例子是因为这是谷歌的文本补全给出的第一个例子...该模型成功地预测出了下一个单词 “world”。这是非常惊人的，因为这就是谷歌的例子。我建议你输入不同的句子来尝试这个模型，看看它预测的下一个单词时是怎样的。...使用GPT-2、Transformer-XL和XLNet生成自然语言 在让我们把文本生成带到下一个层次。我们将根据给定的输入生成一段文本，而不是只预测下一个单词。...我这样做是为了让你们对如何使用这个神奇的库有一个很好的直观感受。
在过去的几十年中，嵌入技术用于神经网络模型已有相当大的发展。尤其是最近，其发展包括导致BERT和GPT2等尖端模型的语境化嵌入。...相比之下，许多其他机器学习的模型开发就需要手工设计数据或者专门采集数据。 我们通过找常出现在每个单词附近的词，就能获得它们的映射关系。...模型的训练数据集，接下来让我们看看如何使用它来训练一个能预测相邻词汇的自然语言模型。...但是没关系，我们知道应该猜出的是哪个单词——这个词就是我训练集数据中的输出标签: 目标单词概率为1，其他所有单词概率为0，这样数值组成的向量就是“目标向量”。 模型的偏差有多少？...我们需要寻找一些提高表现的方法。 一种方法是将目标分为两个步骤： 1.生成高质量的词嵌入（不要担心下一个单词预测）。 2.使用这些高质量的嵌入来训练语言模型（进行下一个单词预测）。
Model），可以说它无处不在，一方面它给 NLP 发展带来巨大推动，是多个领域的关键部分，但另一方面，成也萧何败也萧何，语言模型其实也限制了 NLP 发展，比如说在创新性生成式任务上，还有如何用语言模型获得双向信息...用数学的方式来表示，语言模型需要获得这样的概率： ? 其中 X 表示句子，x1,x2… 代表句子中的词。...为更好计算，利用条件概率公式和链式法则，按照从左到右的句序，可以将公式转换成： ? 题变成了如何求解： ?...比如说基于前面2个词来预测下一个词就是 3-gram (tri-gram) 语言模型： ? 细心些的话，会发现，当 n-gram 中的 n 增大，就会越接近原始语言模型概率方程。...能明显看到 loss 在不断下降，等训练完成，我们就获得一个训练好的模型。 保存模型 在预测前可以尝试先保存一个模型，可以便于之后使用，比如 load 出来做预测。
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