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GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)
Gavin大咖微信:NLP_Matrix_Space
5.2 GPT-2源码实现逐行解析
本节讲解GPT-2源码,gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码,在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络、多头自注意力机制、Transformer块、GPT2模型以及文本生成函数,通过调用main函数使用GPT2模型进行文本生成。
运行的时候比较简单,执行脚本:python gpt2.py,输入参数:“Alan Turing theorized that computers would one day become”(“艾伦•图灵的理论是,计算机有一天会变成”),输入信息之后,会对信息进行编码,将文本变成一个向量,然后把数据喂给GPT-2模型,会产出结果,输出文本信息为:“The computer is a machine that can perform complex calculations, and it can perform these calculations in a way that is very similar to the human brain”(“计算机是一种可以进行复杂计算的机器,它可以以与人类大脑非常相似的方式进行这些计算”)。
(chatgpt_book_2023) DGPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)
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5.2 GPT-2源码实现逐行解析
本节讲解GPT-2源码,gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码,在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络、多头自注意力机制、Transformer块、GPT2模型以及文本生成函数,通过调用main函数使用GPT2模型进行文本生成。
运行的时候比较简单,执行脚本:python gpt2.py,输入参数:“Alan Turing theorized that computers would one day become”(“艾伦•图灵的理论是,计算机有一天会变成”),输入信息之后,会对信息进行编码,将文本变成一个向量,然后把数据喂给GPT-2模型,会产出结果,输出文本信息为:“The computer is a machine that can perform complex calculations, and it can perform these calculations in a way that is very similar to the human brain”(“计算机是一种可以进行复杂计算的机器,它可以以与人类大脑非常相似的方式进行这些计算”)。
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