Публикации по теме gpt-2

Публикации по теме 'gpt-2'

Краткое сравнение между gpt-2 и gpt-3

GPT-2 и GPT-3 — это языковые модели, разработанные OpenAI. Обе модели используют архитектуру преобразователя и обучаются на большом наборе текстовых данных. Тем не менее, между этими двумя моделями есть некоторые ключевые различия. Одним из основных отличий GPT-2 от GPT-3 является размер моделей. GPT-2 имеет 1,5 миллиарда параметров, а GPT-3 — 175 миллиардов параметров. Это означает, что GPT-3 значительно крупнее и мощнее, чем GPT-2. Тип тренировочных данных Еще одно..

GPT-2 пишет стихотворение Шелли

(исходным текстом был Озимандиас) Море никогда не расставалось с каменистыми берегами, То не вздымается снова море, и его длинное, кувыркающееся, Как будто воды разбились о его борт. И как океан подошел к морю, И море разбилось обломками, И море погрузилось в Море Мертвых От комка крови. Оно убило бы Море Мертвых Но не убило: свой последний вздох, И оно убило. У этого моря в море есть Море повозок, И Море повозок крови; Ибо все, что не пришло Вместе с ним пало, И, как воз с кровью, воз..

От GPT-2 до T5: глубокое погружение в мощь моделей на основе трансформаторов

В последние годы модели на основе преобразователей стали мощным инструментом для задач обработки естественного языка (NLP). Эти модели значительно улучшили производительность языкового моделирования, классификации текстов и систем машинного перевода. Модель на основе преобразователя представляет собой архитектуру нейронной сети, которая использует механизмы внимания для обработки последовательных данных, таких как текст на естественном языке. В отличие от традиционных рекуррентных..

Расширение текстовых данных с использованием языковой модели GPT-2

Генерация синтетических данных в НЛП с использованием предварительно обученной языковой модели GPT-2 Data Augmentation — это метод, который широко используется практиками глубокого обучения, чтобы добавить разнообразия и размера в свой набор обучающих данных для разработки надежных систем машинного обучения. Каждый инженер хочет, чтобы его модель не только хорошо работала на тренировочном наборе, но и хорошо обобщала невидимые сценарии. Таким образом, помимо переоснащения и..

ASR Rescoring с тонкой настройкой GPT

Введение Автоматическое распознавание речи в последние годы значительно расширилось из-за слияния нескольких тенденций, таких как взрыв методов глубокого обучения и популярность таких устройств, как Alexa или Google Home. Сообщество Open Source предлагает несколько мощных альтернатив для ASR, например Kaldi toolkit , Mozilla’s Deep Speech , Facebook Wav2Letter и Nvidia NeMo ASR . Точность этих библиотек довольно высока при работе с чистым звуком, но возникают некоторые проблемы при..

Что AI Dungeon и GPT-2 думают о Storybro, его форках, управляемых сообществом, Dockerfile

из питона: 3.6.8 . Вы оглядываетесь и видите, что на вас смотрит множество людей. Некоторые из них смеются, некоторые хмурятся, а некоторые просто смотрят на вас так, как будто их вот-вот вырвет. Вы чувствуете, что должны убраться отсюда как можно быстрее . . «Послушай, я сожалею о том, что произошло вчера. Это был несчастный случай". Вы говорите. . «Все в порядке… это не твоя вина». — говорит один из мужчин. . «Да, да, что угодно». Другой говорит. запустить apt-получить..

Создание стихотворения Эдгара Аллана в стиле По с помощью GPT-2

Описание Проекта Автоматическая генерация связного текста - это область обработки естественного языка (НЛП), которая привлекает большое внимание в последние несколько лет. Было разработано несколько современных языковых моделей, которые способны автоматически генерировать текст с качеством, приближающимся к качеству текста, созданного человеком. Возможности автоматического создания текста безграничны, и хотя многие потенциальные варианты использования кажутся безобидными (например,..