Advertisement

GPT2预训练模型学习笔记及代码资源

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料为研究GPT-2预训练模型的学习总结与实践分享，涵盖关键概念解析、实验设置详解及实用代码库推荐。适合自然语言处理领域初学者和进阶者参考使用。 预训练模型专题_GPT2_模型代码学习笔记-附件资源 这段文字在去掉链接后可以简化为： GPT2 模型代码学习笔记及附件资源相关的内容总结。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • GPT2预训练模型学习笔记及代码资源
    优质
    本资料为研究GPT-2预训练模型的学习总结与实践分享，涵盖关键概念解析、实验设置详解及实用代码库推荐。适合自然语言处理领域初学者和进阶者参考使用。 预训练模型专题_GPT2_模型代码学习笔记-附件资源 这段文字在去掉链接后可以简化为： GPT2 模型代码学习笔记及附件资源相关的内容总结。
     
  • GPT2模型代码学习笔记_预训练模型专题-附件资源
    优质
    本资源为《GPT2模型代码学习笔记》，专注于解析与实践GPT2预训练模型的相关技术细节和应用，适合深度学习研究者和技术爱好者参考。 预训练模型专题_GPT2_模型代码学习笔记-附件资源
     
  • Dinov2代码及预训练模型
    优质
    Dinov2是一种先进的自监督学习视觉Transformer模型。本文档提供了其源代码和经过大规模数据集预训练的模型，方便研究者们进行深度学习与计算机视觉领域的探索与应用。 dinov2的代码与预训练模型提供了强大的工具支持研究和应用开发。
     
  • 深度学习资源：Deeplab预训练模型传送门
    优质
    本页面提供Deeplab预训练模型下载链接及相关资源信息，致力于帮助研究者和开发者快速获取并利用先进的语义分割技术。 传送门：Deeplab预训练模型-附件资源
     
  • GPT2-ML：涵盖多种语言的GPT2，包含已预先训练的模型。 中文15亿参数预训练模型及多语言支持
    优质
    GPT2-ML是一个开源项目，提供多种语言版本的GPT2模型，并且已经完成了包括中文在内的多个语种的预训练工作，特别地，它包含了一个15亿参数规模的中文预训练模型。 适用于多种语言的GPT2 | 简化的基于Grover的GPT2训练脚本（支持TPU） - 移植的bert令牌生成器，兼容多语言语料库 - 1.5B GPT2预训练中文模型（约30GB语料库，22万步）和1.5B GPT2预训练中文模型（约15GB语料库，10万步） - 包含电池的Colab演示 - 模型尺寸、语言及词汇链接信息如下： - 1.5B参数 中文 约30G 线索 (8021代币) - 1.5B参数 中文 ~15GB BERT(21128代币) 使用Google Colab只需单击两次（不包括Colab身份验证过程），即可开始进行1.5B预训练的中文模型演示。 免责声明：此存储库中的内容仅供学术研究之用，我们不提供任何结论性意见。引用时请参考文献 @misc{GPT2-ML}
     
  • BERT： TensorFlow代码及预训练模型
    优质
    BERT: TensorFlow代码及预训练模型提供了基于Transformer架构的双向编码器表示方法，用于自然语言处理任务，包括问答和情感分析等。此资源包含开源代码与预训练模型。 2020年3月11日发布的新产品是更小的BERT模型（仅限英语版本且无大小写区分）。此版本包含了24个较小的BERT模型，并使用WordPiece掩码进行了训练。我们已经证明，除了标准的BERT-Base和BERT-Large之外，其他多种尺寸的模型在采用相同的模型架构及训练目标时也是有效的。这些更小的模型特别适用于计算资源有限的情况，在这种情况下可以按照与原始BERT模型相同的方式进行微调。然而，它们最有效地应用于知识提炼场景中，即通过更大的、更为准确的老师来进行微调标签制作。 发布这一版本的目标是为那些拥有较少计算资源的研究机构提供支持，并鼓励社区探索增加模型容量的新方法。这些较小的BERT模型可以从表格下载，该表列出了不同参数组合的情况： - 高度（H）：128, 256, 512, 768 - 层数（L）：2, 4, 6, 8, 10, 12 请注意，在此版本中包含的BERT-Base模型是为了完整性考虑而重新训练的，其条件与原始模型相同。以下是测试集上的相应GLUE分数： 这些较小的BERT模型为研究和应用提供了灵活性，并且在计算资源有限的情况下仍然可以实现有效的性能提升。
     
  • MLPClassifier_模型训练_源码_机器学习
    优质
    本项目基于Python的scikit-learn库，实现多类概率分类（MLPClassifier）模型的训练与应用。通过详细解读源代码，帮助理解并优化神经网络在复杂数据集上的分类性能。 适合初学者学习的机器模型相关知识涉及一些常用的Python库文件，通过这些内容可以深入理解相关的概念和技术。
     
  • gpt2-ml-master（多语言支持的GPT2，含15亿参数中文预训练模型）.zip
    优质
    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。
     
  • 韩顺平Java学习资源【笔记+代码】
    优质
    韩顺平Java学习资源包括详细的课堂笔记和丰富的源代码示例，旨在帮助初学者系统掌握Java编程语言的核心概念和技术细节。 这份学习资料汇集了韩顺平老师的Java学习笔记及相关代码，旨在帮助初学者系统地掌握Java编程语言的核心知识与技能。内容涵盖了从基础语法到面向对象编程、数据结构与算法、网络编程以及GUI设计等多个重要领域，并通过详尽的解释和实例演示来加深理解。 适合人群：本资料特别适用于那些对学习Java感兴趣的读者，无论是刚入门的新手还是希望全面提高自己技术能力的学生或自学爱好者都十分适用。 通过这份材料的学习，你将能够： 1. 全面了解并掌握Java编程语言的基础知识及核心概念； 2. 学会如何在实际项目中应用面向对象设计、数据结构算法以及网络协议等关键技术； 3. 通过实践性的代码编写来提高自己的编码技巧和问题解决能力。 学习建议：为了获得最佳的学习效果，我们推荐读者按照笔记的章节顺序依次阅读，并且积极尝试书中的示例程序进行动手操作。同时，在探索过程中可以主动提出疑问并寻找答案以促进更深层次的理解与应用。