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gpt2中文训练模型（gpt2中文生成训练）

发布时间：2023-03-12 08:57:03 稿源：创意岭阅读： 97 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于gpt2中文训练模型的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、bigquant怎么调用gpt
2、chatgpt是强化学习吗
3、检测中文是否由chatgpt生成
4、GPT Understands, Too

gpt2中文训练模型（gpt2中文生成训练）

一、bigquant怎么调用gpt

BigQuant 是一个基于 Python 的量化交易平台，可以通过编写 Python 代码来进行量化交易策略的研究和实现。如果想在 BigQuant 中调用 GPT 模型，您可以按照以下步骤操作：

1. 在 BigQuant 平台上新建一个项目，并将 GPT 模型的代码和训练好的模型文件上传到项目的目录中。

2. 在代码中导入 GPT 模型，并调用模型进行预测。例如：

```python

import torch

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('./model/') # './model/' 是你上传到 BigQuant 项目中的 GPT 模型文件所在的路径

# 要生成的文本前缀

text = '今天天气怎么样'

# 预测生成概率最高的词，并将结果输出到控制台

input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(text)).unsqueeze(0)

with torch.no_grad():

outputs = model(input_ids, labels=input_ids)

loss, logits = outputs[:2]

pred = tokenizer.decode(logits[0].argmax(dim=-1).numpy())

print(pred)

```

在代码中，我们首先导入了 GPT 模型所需的库 torch 和 transformers(GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel)。然后，我们使用 GPT2Tokenizer.from_pretrained 函数和 GPT2LMHeadModel.from_pretrained 函数分别加载了 GPT 模型的预训练权重和训练好的模型。接下来，我们定义了要生成文本的前缀，并使用模型进行预测。预测过程中，我们使用 torch.no_grad() 上下文管理器来避免计算梯度，以提高计算效率。最后，我们将预测的文本输出到控制台中。

请注意，由于 GPT 模型的计算要求较高，可能需要在 BigQuant 平台上分布式计算才能获得更好的效果。

二、chatgpt是强化学习吗

ChatGPT 使用了一种叫“人类反馈强化学习（RLHF）”的训练方法，毫末智行数据智能科学家贺翔对钛媒体APP解释称，GPT是一个大规模通用预训练语言模型，GPT1、2、3主要是参数规模的提升，ChatGPT主要是引入了人类反馈数据做强化学习。

这种方法的引入可以在训练中根据人类反馈，保证对无益、失真或偏见信息的最小化输出。

恰好自动驾驶决策算法中也有一类叫做模仿学习，就是让机器去学习不同场景下人类驾驶员是怎样做的。

一般来说，人类司机的每一次接管，都是对自动驾驶策略的一次人为反馈；这个接管数据可以被简单当成一个负样本来使用，就是自动驾驶决策被纠正的一次记录。同时也可以被当作改进认知决策的正样本来学习。

“大数据、大参数的大模型能学到更多的潜在知识，包括不同的环境、不同的场景等，相当于学习到了大量的自动驾驶常识，这种常识对自动驾驶决策至关重要。”毫末智行数据智能科学家贺翔对钛媒体App表示。

也就是说，在自动驾驶研发的过程中采用人类反馈强化学习的思想，可以训练出模型来验证、评价机器模型的输出，使其不断进步，最终达到人类的驾驶水平。

所以，可以说基础能力的提升，带来了想象力及可应用场景的扩张。但目前阶段，我们仍然无法准确判断以ChatGPT为代表的大模型会给自动驾驶带来多大的变革，一位行业人士对钛媒体App表示，通过大模型训练而来的优秀泛化能力，可能让世间再无corner case。

三、检测中文是否由chatgpt生成

从大学教授，到Stack Overflow，可谓是苦ChatGPT久矣。现在，无论是老师看到学生提交的论文，还是码农看到网上的代码，都不敢确定作者是人还是AI。

OpenAI发布ChatGPT检测器

它是一个经过微调的GPT模型，可以推断一段文本由AI产生的可能性。

有趣的是，ChatGPT也是基于GPT模型，用这个分类器检测ChatGPT，堪称左右互搏。

在训练上，这个模型采用的是同一主题下的人类手写和AI生成的文本对。

用到的素材来自于维基百科数据集、2019年收集的WebText数据集，以及在训练InstructGPT时收集的一组人类演示。

体验地址：https://platform.openai.com/ai-text-classifier

但是吧，这个正确率着实不高……

在评估「挑战集」中的英语文本时，分类器只将26%的AI生成文本正确地归类为「可能是AI写的」（真阳性）。

此外，它还通过了美国医学执照考试、沃顿商学院MBA考试和4门法学院的考试，能力简直要通天；美版「头条」BuzzFeed宣布要用ChatGPT写文的消息后，股价疯狂暴涨119%。

而妙笔生花的文采，也让ChatGPT被很多小哥奉为「撩妹神器」。

虽然做数学题不太灵，但想要让它写下一篇文采斐然、深情款款的情书，那可真是so easy。

虽然但是，可以看出，ChatGPT的文采相当不错。论文、情书、小说，ChatGPT都不在话下。难怪大家都在疯狂用ChatGPT「造文」。

四、GPT Understands, Too

传统fine-tune（使用训练数据来微调模型参数），GPT在自然语言理解任务上未能取得很好的效果，关于NLU任务的一种新方法P-tuning，采用可训练的连续的 prompt embeddings。

实验表明：

与 discrete prompts类似，仅对输入进行修改，不同之处在于用differential output embeddings来代替常规的input embeddings

prompt可以非常灵活，可以插入到context x或者target y中

pseudo tokens（伪标记）

可以从原始词表V中找到一个better continuous prompts。最后，利用下游损失函数L，可以对continuous prompts hi 进行differentially optimize

training continuous prompts 存在两个问题

P-tuning中，使用promp编码器(LSTM+RELU激活的两层MLP)将hi建模为一个序列

知识探索

所有prompt search方法都需要一些额外的数据来训练或查找prompt。我们遵循AutoPrompt中的设置，作者从原始TRE-x数据集构建了一个训练集，该训练集与测试集类似，但答案分布略有不同

在传统的知识探索中，不允许通过fine-tune来改变预先训练好的模型参数。试图评估语言模型在培训前学习了多少知识。然而，这项工作的基本方面是比较P-tuning和fine-tune，尤其是在像GPT这样的单向语言模型上。特别感兴趣的是以下问题：单向和双向语言模型是否从P-tuning中获得了类似的改进？

在知识探索方面，许多事实只能通过硬编码，而不能通过语言模型进行推断。参数的微调可能会导致遗忘。相反，P-tuning不会改变预先训练的模型的参数，而是通过寻找更好的continuous prompt来存储知识。此外，在Bert和GPT采用P-tuning存在明显的差异，使用MP+FT进行微调非常有效，但是GPT并不像BERTs那样从MP+FT中受益更多。P-tuning与单向语言模型表现出更好的亲和力。在里面就更大的型号而言，例如具有110亿个参数的MegatronLM2，虽然微调几乎不起作用，但Ptuning仍然适用，并在LAMA上达到了最先进的水平。

WiC和MultiRC都有相对较大的train sets,标准fine-tune可以从更大的数据集中获得比P-tuning更多的优势。相反，在低资源环境下，P-tuning更有益

在base模型的规模下，在7项任务中，有6项任务的gpt2-base的P-tuning相比优于基于bert的模型的最佳结果，除了Wic。

与BERT-larger-base相比，带有P-tuning的GPT2在7项任务中有4项任务显示出优势

唯一的例外是WiC任务，fine-tune取得最佳结果，推测这是因为词义消歧任务不适用于prompt-based MLM prediction

用原始训练集中32个未使用的样本构建了一个新的开发集（Ddev32）设置公平比较之下，P-tuning在所有任务上都显著优于PET和PET best。更有趣的是，P-tuning甚至在7项任务中的4项任务上优于GPT-3、PET（Ddev）和iPET（Ddev）。

尽管P-tuning在大多数任务中都能取得最佳效果，但在难以表述为完形填空问题的任务（例如WiC）中，微调的效果会更好

以上就是关于gpt2中文训练模型相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。