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ProtoQA与GPT2基准:介绍ProtoQA的GPT2版本

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简介:
本文介绍了基于GPT-2模型的ProtoQA版本,并将其性能与原始ProtoQA以及其他语言理解系统进行了比较。 ProtoQA-GPT2基准此仓库包含论文中的GPT2基线。数据集可以在相应的文件夹内找到。 建议的评估方法也在仓库内提供。 要求: - 火炬版本:1.4.0 - Huggingface变压器版本:2.1.1 按照install.sh脚本执行后,会创建一个名为protoqa的conda环境,并安装了所需的库。此环境中还包括用于ProtoQA评估程序。 要下载微调后的GPT2模型并生成答案,请运行以下命令: ``` python run_generation.py \ --model_type=gpt2 \ --model_name_or_path= ./models/large_outputb_1e_1gu_8 \ --length=10 \ --num_samples=300 \ --temperature=0.69 \ --input_file=./data/dev/c ```

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  • ProtoQAGPT2ProtoQAGPT2
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    本文介绍了基于GPT-2模型的ProtoQA版本,并将其性能与原始ProtoQA以及其他语言理解系统进行了比较。 ProtoQA-GPT2基准此仓库包含论文中的GPT2基线。数据集可以在相应的文件夹内找到。 建议的评估方法也在仓库内提供。 要求: - 火炬版本:1.4.0 - Huggingface变压器版本:2.1.1 按照install.sh脚本执行后,会创建一个名为protoqa的conda环境,并安装了所需的库。此环境中还包括用于ProtoQA评估程序。 要下载微调后的GPT2模型并生成答案,请运行以下命令: ``` python run_generation.py \ --model_type=gpt2 \ --model_name_or_path= ./models/large_outputb_1e_1gu_8 \ --length=10 \ --num_samples=300 \ --temperature=0.69 \ --input_file=./data/dev/c ```
  • gpt2-chinese-smallcluecorpus
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    gpt2-chinese-smallcluecorpus 是一个基于GPT-2模型训练的小规模中文语料库,用于改进中文自然语言处理任务中的特定领域或小型数据集上的表现。 包括模型和配置文件在内的预训练相关文件。
  • 于Python中文闲聊GPT2模型
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    本项目构建了一个基于Python的中文闲聊GPT-2模型,利用大规模语料训练,旨在实现流畅自然的对话交互体验。 这个项目旨在利用GPT2模型处理中文闲聊对话,并使用Python实现。GPT2是由OpenAI开发的一个基于Transformer架构的预训练语言模型,能够理解和生成高质量的自然语言文本。在这个项目中,通过专门训练来理解并回应中文日常对话,以提供更加人性化的聊天体验。 该项目采用HuggingFace的transformers库编写和训练GPT2模型,这个库包含各种预训练深度学习模型,并为开发者提供了便捷的方式来使用和微调这些模型。这使得加载、训练及应用GPT2模型变得简单直接。 自然语言处理(NLP)领域中构建闲聊对话系统是一项挑战,因为它要求理解语境并生成连贯且有意义的回复。鉴于此,GPT2因其强大的语言生成能力成为理想选择。通过使用大量中文闲聊数据进行训练,该模型能够学习人类交流模式,并在实际应用中产生更自然的回答。 项目可能涉及以下步骤: 1. 数据预处理:收集和清洗中文闲聊对话数据,并将其转化为适合模型的格式。 2. 模型加载与微调:利用HuggingFace的transformers库加载预训练GPT2模型,然后根据中文闲聊数据进行调整以适应其环境。 3. 训练过程:设置学习率、批次大小等参数并执行模型训练,不断优化性能。 4. 评估测试:在验证集上评估模型表现如perplexity或bleu分数,确保生成恰当的回复。 5. 部署应用:将经过训练的模型集成到聊天机器人系统中,使用户能够通过输入文本与之互动。 该项目的核心技术是自然语言处理(NLP),涉及语言理解、生成及情感分析等多个子领域。它专注于对话生成这一重要应用场景,并可应用于智能助手、在线客服和社交平台等多种场合。因此,这个项目展示了深度学习在NLP中的应用以及AI模拟人类对话的进步。
  • gpt2-ml-master(多语言支持GPT2,含15亿参数中文预训练模型).zip
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    gpt2-ml-master是一个开源项目,提供一个多语言版本的GPT-2模型,特别包含了一个针对中文的、拥有15亿参数量的预训练模型。 GPT-2是一个非常出色的语言AI模型,在编故事、问答、翻译和摘要写作等方面表现出色。自发布以来,它在各种语言建模任务中取得了卓越的成绩,并引起了广泛关注以及研究者的跟进研究。
  • GPT2-APP:于 Flask GPT-2 文生成Web应用(含源码)
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    GPT2-APP是一款使用Flask框架构建的GPT-2文本生成Web应用。用户可以通过简单的界面自定义参数,实现高质量的文本创作。项目开源,附带详细源代码供学习参考。 Flask Web应用程序用于使用生成文本的GPT-2模型是一种非常庞大的语言模型,被认为过于危险而无法发布其完整版本。因此,作者决定只发布一个“功能不足”的(117M参数)版本。抛开争议不谈,让我们看看较小的模型可以在这个程序中做些什么。提交初始文本后,该应用程序将继续生成故事,并希望您能感到满意和惊喜。系好安全带:P 这是当前部署在我的个人开发Ubuntu服务器上的容器中的应用程序快照,在资源有限的情况下运行。您可以在任何启用Docker的地方设置并运行一个实例。 另外,请确保不要在生产环境中使用开发服务器。要克隆存储库,可以执行以下命令: ``` $ git clone ```
  • NATDMZ
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    本文将简要介绍网络地址转换(NAT)和隔离区(DMZ)的概念、功能及应用场景,帮助读者理解它们在网络中的作用。 NAT(网络地址转换)和DMZ( demilitarized zone,非军事化区)的相关介绍可以参考相关资料。
  • GPT2详注中国新闻标题生成项目
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    本项目采用GPT-2模型,致力于开发能够自动生成详尽注释的中文新闻标题系统,增强信息透明度与理解力。 GPT2-新闻标题带有超详细注释的GPT2新闻标题生成项目更新日期为01.02.2021。该项目从网上收集了包括清华、搜狗等在内的多个新闻数据集,以及一些开源摘要数据,并进行了整理和清洗工作,制作了一个较为完善的中文摘要数据集。 在进行数据清理时,仅采用了简单的规则清洗方法。例如:去除了html标记、多余的空字符及图片标记等内容。 处理后的详细信息请参见原始数据文件或项目地址中的相关文档。清华新闻数据的提取码为vhol;搜狗新闻的数据提取码为ode6;nlpcc2017摘要数据的提取码是e0zq,csl摘要数据的提取码则是0qot;教育培训行业的摘要数据则使用kjz3作为其对应的下载代码。
  • 《OGC标》PDF
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    本PDF文档详尽介绍了OGC(开放地理空间联盟)的标准体系及其应用实践,旨在帮助读者理解并掌握OGC标准在地理信息技术中的重要作用。 《OGC标准介绍》PDF版本介绍了常见的OGC标准。
  • OpenCV分析
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    本文章将对OpenCV进行基本介绍和功能分析,包括其发展历程、主要特点以及在计算机视觉领域的应用。适合初学者快速了解OpenCV的基础知识。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个用于图像处理、视频分析、特征检测及对象识别的机器学习软件库。以下是一些关于 OpenCV 的资源描述,帮助您更好地掌握这项技术。 ### OpenCV 资源描述 #### 1. **官方文档和GitHub仓库** - **GitHub**:访问OpenCV的官方GitHub页面可以获取到最新的代码、预训练模型、开发指南及示例程序。这是了解最新功能和技术的最佳途径。 - **官方文档**:详细的使用说明、API参考以及常见问题解答可以在OpenCV的官方网站上找到。 #### 2. **在线教程和课程** - **Codecademy**:提供互动式的 OpenCV 学习课程,适合初学者入门。 - **freeCodeCamp**:免费提供的编码课程包括了关于 OpenCV 的基础内容。