Advertisement

GPT-3-Encoder:用于GPT-2和GPT-3的JavaScript BPE编码解码器

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


简介:
GPT-3-Encoder是一款用JavaScript编写的工具,支持对GPT-2和GPT-3模型进行Byte Pair Encoding (BPE)编码与解码,便于开发者轻松集成这些先进的语言处理技术。 关于GPT-2和GPT-3的字节对编码(BPE)JavaScript实现: GPT-2与GPT-3使用字节对编码将文本转换为一系列整数以输入模型。这是OpenAI原始Python版本的一个JavaScript实现。 安装方法: ```shell npm install gpt-3-encoder ``` 用法示例,适用于Node.js >= 12: ```javascript const {encode, decode} = require(gpt-3-encoder); const str = This is an example sentence to try encoding out on!; const encoded = encode(str); console.log(`Encoded this string looks like: ${encoded}`); ``` 以上是GPT-3编码器的JavaScript实现使用说明。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • GPT-3-EncoderGPT-2GPT-3JavaScript BPE
    优质
    GPT-3-Encoder是一款用JavaScript编写的工具,支持对GPT-2和GPT-3模型进行Byte Pair Encoding (BPE)编码与解码,便于开发者轻松集成这些先进的语言处理技术。 关于GPT-2和GPT-3的字节对编码(BPE)JavaScript实现: GPT-2与GPT-3使用字节对编码将文本转换为一系列整数以输入模型。这是OpenAI原始Python版本的一个JavaScript实现。 安装方法: ```shell npm install gpt-3-encoder ``` 用法示例,适用于Node.js >= 12: ```javascript const {encode, decode} = require(gpt-3-encoder); const str = This is an example sentence to try encoding out on!; const encoded = encode(str); console.log(`Encoded this string looks like: ${encoded}`); ``` 以上是GPT-3编码器的JavaScript实现使用说明。
  • GPT-2: OpenAI GPT-2PyTorch实现
    优质
    这是一个基于PyTorch框架实现的GPT-2模型项目,允许用户进行文本生成、语言建模等相关研究与开发工作。 该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现,它支持模型训练、句子生成以及量度可视化功能,并且易于理解和优化。项目代码设计简洁易懂。 为了提高性能,我们使用了tqdm库来显示进度条和torchtext等工具进行数据处理。此外还需要安装matplotlib用于后续的数据分析与展示。 在开始训练GPT-2模型前,请准备好语料库数据集。建议自行构建语料库以满足特定需求或直接利用现有资源。对于训练模块而言,需要提供带有词汇表文件的标记化后的训练和评估数据集。 完成这些准备工作后,可以使用以下命令来启动GPT-2模型的训练过程: ``` python -m gpt2 train --train_corpus build/corpus.train.txt \ --eval_corpus build/corpus.test.txt ```
  • Python 3与ChatGPT/GPT-4使
    优质
    本文章介绍了如何利用Python 3语言结合ChatGPT和即将发布的GPT-4模型进行开发,涵盖了API调用、环境搭建及常见应用场景。 This book is primarily intended for individuals who wish to learn Python 3 and how to integrate it with ChatGPT. It includes an introduction to fundamental aspects of Python programming, such as various data types, number formatting, Unicode handling, text manipulation techniques, loops, conditional logic, and reserved words in Python. The book then moves on to cover Generative AI, explaining its distinction from Conversational AI. Popular platforms and models like ChatGPT and GPT-4 are also discussed.
  • GPT-Index,仅10行代就能在自定义数据集上微调GPT-3
    优质
    本教程介绍如何使用GPT-Index库,在短短10行代码内于个人数据集上快速微调GPT-3模型,适合希望简化机器学习流程的开发者和研究人员。 OpenAI 的 Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) 是一种先进的语言模型,在大量文本数据上进行了训练。它能够生成类似人类的文本,并执行诸如问答、总结甚至撰写创意小说等任务。如果能让 GPT-3 使用您自己的数据源,那将非常有趣。 本段落介绍如何利用 GPT-Index 在自定义数据集上微调 GPT-3,只需要10行代码即可完成所有操作!GPT-Index 通过提供高级 API 来连接外部知识库和大语言模型(LLM),从而简化了这一过程。 首先,请确保您的系统已经安装了 Python,并获取 OpenAI 的 API 密钥。接着,在项目文件夹中安装必要的库,包括 gpt-index 和 PyPDF2(如果数据源为 PDF 格式)。创建虚拟环境以保持项目的整洁。 在项目中创建 `main.py` 文件,配置好 API 密钥,并使用 GPTSimpleVectorIndex 类从 `data` 目录加载数据。`SimpleDirectoryReader` 会读取目录中的所有文件并将其内容处理为可用于索引的形式。然后将索引保存到磁盘以便后续使用。 在完成数据准备后,创建 `query.py` 文件,并配置 API 密钥以从磁盘加载已保存的索引。通过调用 `query` 方法向 GPT-3 提供查询,它会根据已微调的索引返回相关响应。例如,在学术论文数据集上进行查询可以获取关于论文的具体信息。 GPT-Index 使得开发者和研究人员能够更轻松地利用 GPT-3 的能力来处理特定领域的任务,并为构建基于 GPT-3 的交互式应用,如聊天机器人提供了可能。 总之,本段落介绍了如何使用 GPT-Index 在自定义数据集上快速微调 GPT-3。这包括安装必要的库、准备数据、创建索引以及编写查询脚本的过程。GPT-Index 使得开发者无需深入理解底层机制便能利用 GPT-3 的强大功能,并为特定领域的问题提供更精准的解决方案。
  • GPT模型1至3简介.zip
    优质
    本资料包包含对GPT模型从第一代到第三代的技术介绍和解析,涵盖其架构、功能及应用场景。 GPT模型是一种先进的自然语言处理技术,它能够生成与人类对话极为相似的文本,并且具备理解和回答各种主题问题的能力。这种模型通过深度学习算法训练而成,在大规模语料库上进行预训练以掌握丰富的语言知识。此外,GPT还支持多种任务如问答、翻译和摘要等,为自然语言处理领域提供了强大的工具。 在实际应用中,GPT能够帮助开发者创建更加智能的应用程序和服务,提高人机交互的质量与效率。同时它也为学术研究者提供了一个探索深度学习技术的平台,在推动人工智能的发展方面发挥了重要作用。
  • GPT-3大模型生成文本框架及关键代示例——应GPT-3与BERT案例分析.txt
    优质
    本文档探讨了利用GPT-3大模型进行文本生成的技术框架,并提供了具体的代码实例,同时对比分析了GPT-3和BERT在不同应用场景中的表现。 代码示例假设你已经安装了transformers库,并且下载了适用于BERT的预训练模型和分词器(例如使用bert-base-uncased)。你可以根据实际需求选择其他预训练模型和分词器。此外,你需要根据具体的分类任务和数据集对模型进行微调和训练。请注意,以上只是示例代码框架,在实际应用中可能需要更多的代码来处理输入数据、数据预处理以及模型评估等步骤。具体实现取决于你的任务需求和编程环境。建议查阅相关文档和教程以获取更详细的指导。
  • GPT指令2.zip
    优质
    GPT指令2.zip似乎包含了一系列针对GPT模型的操作指南或更新文件。此压缩包可能内含代码、文档和配置,用于优化或定制语言生成任务。 ChatGPT是一种基于自然语言处理及深度学习技术开发的聊天机器人,能够模拟人类的语言行为,并与用户进行流畅且逻辑性强的对话。其优点在于可以快速训练并部署,在各种应用场景中发挥作用,例如在线客服、智能助手以及教育领域等。 以下是ChatGPT的一些特点和优势: 1. **基于GPT技术**:ChatGPT采用著名的语言模型GPT(Generative Pre-training Transformer)开发而成,这使得它具备更强的语言理解和生成能力,并能实现更自然流畅的对话效果。 2. **可扩展性强**:通过增加训练数据及调整模型结构,可以进一步提高其性能;同时支持多种语言处理需求,以适应不同文化背景下的用户要求。 3. **高度定制化**:根据具体应用场景和需求的不同,ChatGPT能够被灵活地进行配置。人工干预与参数调节可以帮助提升模型的准确性和效率,并提供更佳的服务体验给终端使用者。 4. **智能化水平高**:该系统能通过学习用户的偏好及行为模式来优化对话流程,从而更好地满足个人化的需求。 综上所述,ChatGPT凭借其强大的技术基础、良好的扩展性以及高度可定制化的特性,在多个领域内展现出了卓越的表现。
  • OpenAI工具包:调OpenAI及GPT-3 HTTP API
    优质
    这款OpenAI工具包提供便捷接口以调用OpenAI及其强大的语言模型GPT-3的HTTP API,助力开发者轻松集成智能对话和文本生成功能。 OpenAI API客户端库用于在Ruby中访问GPT-3。这是调用OpenAI和GPT-3的HTTP API的包装。 安装方法如下: 将以下行添加到您的应用程序的Gemfile中: ``` gem openai ``` 然后执行命令: ``` $ bundle ``` 或者直接自行安装为: ``` $ gem install openai ``` 使用说明: ```ruby require openai openai_client = OpenAI::Client.new( api_key: ENV.fetch(OPENAI_API_KEY), default_engine: ada ) # 列出引擎 openai_client.engines # 获取特定引擎信息 openai_client.engine(babbage) ```
  • 免费开源GPT-3提示管理工具
    优质
    这是一款免费且开源的GPT-3提示管理工具,专为用户优化与定制AI对话体验而设计。通过灵活配置,帮助开发者及爱好者轻松创建、管理和测试各种创意应用和场景。 这是OpenAI GPT-3提示的免费开放源代码(FOSS)策划。执照GPL-3。 prompt文件格式: 这是我用来组织这些提示的格式。它是一个具有模式的yaml,尚未定义。该文件与该模式的示例一样好。 title: meeting bullet points to summary prompt: |+ Convert my short hand into a first-hand account of the meeting: <1> Summary: engine : davinci-instruct-beta temperature : 0.7 max-tokens : 60 top-p : 1 frequency-penalty : 0.0 presence-penalty : 0.0 best-of : 1 stop-