本文详细介绍了基于GPT2模型的全量微调项目，旨在搭建一个医疗问诊机器人。项目从全量微调的简介开始，逐步讲解了数据与模型准备、数据集类及其导入器、模型配置与推理、模型训练等关键步骤。全量微调（Full Fine-tuning）是对整个预训练模型的所有参数进行微调，常用于文本生成任务。项目使用了医疗问诊数据进行微调，数据包括medical_train.txt和medical_valid.txt两个文件，分别包含9万多行和1200多行数据。硬件配置使用了RTX 3080显卡，显存为12G。文章还详细介绍了数据预处理、模型训练中的损失函数和精度计算，以及训练后的推理过程。最终的项目结构包括多个epoch的模型保存和推理测试，展示了模型在医疗问诊中的初步表现。 在人工智能领域，大型语言模型如GPT2在自然语言处理任务中表现出色。本项目聚焦于利用GPT2模型的先进能力，构建一个专门的医疗问诊机器人，这不仅是一项技术上的挑战，也对提升医疗服务质量、减轻医务人员的工作压力具有重要意义。项目的核心是通过全量微调的方式，使得GPT2模型能够更好地理解和生成与医疗问诊相关的文本，从而实现在模拟医疗问诊场景下的有效沟通。 为了实现这一目标，项目团队首先对全量微调的概念进行了阐述，并解释了为何选择这种方法，尤其是在面对需要精细控制语言生成细节的医疗问诊任务时。全量微调方法允许对预训练模型的每个参数进行微调，使其更贴合特定的文本生成任务，这在医疗问诊这种专业性强、对准确度要求极高的场景下尤为关键。 为了训练模型，项目团队精心准备了医疗问诊数据集，这些数据包括了真实场景下的问诊对话记录。数据集通过两个关键文件提供，分别是包含大量问诊记录的medical_train.txt和包含验证数据的medical_valid.txt。这些数据文件的规模和质量对于最终模型的性能有着直接的影响。 在硬件配置方面，项目的训练工作是在配备了RTX 3080显卡的计算平台上进行的。该显卡具备12GB显存，为处理大规模数据集和运行复杂的深度学习模型提供了必要的硬件支持。 数据预处理是机器学习项目中不可或缺的一个环节，本项目也不例外。数据预处理包括清洗、标准化等步骤，确保输入模型的数据质量，从而提高训练效果。项目的预处理步骤包括对原始医疗问诊记录的格式化和标记化，以便模型能够正确理解和处理数据。 模型配置与推理部分涉及了模型的具体搭建和参数设置。项目团队详细介绍了如何构建适合医疗问诊任务的模型架构，以及如何配置训练过程中的各种参数。模型配置的好坏直接关系到训练效果和最终模型的性能，因此，这部分内容是项目成功的关键。 训练过程采用了多种损失函数和精度计算方法，用于评估模型在训练集和验证集上的表现。损失函数的选择和精度计算方法反映了项目团队对训练动态和模型性能的深入理解。通过不断调整模型参数，使得模型在训练集上的损失逐渐降低，并在验证集上展现出良好的泛化能力。 最终的模型结构包括了多个epoch的模型保存和推理测试。Epoch是训练过程中模型完整遍历训练数据集的次数。多次迭代训练有助于模型捕捉到数据中的深层次特征，并提升其生成文本的质量。推理测试部分则是对模型在实际应用中的能力进行评估，项目团队通过设置特定的测试用例，检验了模型在模拟医疗问诊场景下的表现。 整个项目对于模型在医疗问诊中的初步表现进行了展示，这不仅仅是技术成果的展示，更体现了人工智能技术在特定领域的应用潜力。通过不断优化模型性能，未来这类医疗问诊机器人有望在实际医疗场景中扮演重要角色，为患者提供初步咨询，减轻医疗人员的工作压力，甚至在一定程度上辅助医生进行诊断。

博客《预训练中文GPT2》（https://blog.csdn.net/u014403221/article/det）使用的数据

本项目使用 GPT2-Chinese 的模型将wiki中文的数据导入模型训练了通用模型。 将GPT2-chitchat的对话任务稍作修改来适用于中文摘要任务。 将通用模型的权重应用在摘要问题上进行进一步训练的。 GPT2-Chinese 参考：https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese GPT2-chitchat参考：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat 项目工作流程详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113869509 本项目为GPT2-chitchat稍作修改的内容，在此也感谢大佬的分享。 由于NLPCC的摘要数据为新闻语料，涉及话题和内容较多，应用在垂直领域下效果会好一些。

gpt2的预训练小模型

基于python的GPT2中文文本生成模型项目实现

参数值高达上亿，有点考验你的机器额 不过写作效果真是杠杠的，赶紧下载回去惊艳你的同事和同学吧。 安装过程吗，有手就行。 由于采用了一个基于解码器结构的单向语言模型，使用100G中文常用数据，32个A100训练了28个小时，是目前最大的开源GPT2中文大模型，写作质量当然也是极好的啊。 下载模型的时候需要耗费一些时间，不过好消息是下载一次就一劳永逸了。 随着人工智能研究的深入，各种模型参差不齐，层出不穷，好处就是大家学习人工智能自然语言处理更加容易了，心情是最好的老师，通过具体的实践，才会对书上那些晦涩难懂的概念有具象的认知。 所以赶紧用起来吧，不过也需要有一些python的基础，懂一点自然语言处理的入门知识。大家还可以下载我上传的其他资源，都是注释特别详细，非常浅显易懂，上手非常快的。 如果有训练好的模型，也可以共享给大家。

图片GPT 图像GPT的PyTorch实施基于像素的纸张生成式预训练和随附的。 模型生成的来自测试集的半图像的完成。 输入第一列； 最后一栏是原始图片 iGPT-S已在CIFAR10上进行了预培训。 由于该模型仅在CIFAR10而非所有ImageNet上进行了训练，因此完成程度相当差。 在制品 GPU上的批量k均值用于量化更大的数据集（当前使用sklearn.cluster.MiniBatchKMeans 。） BERT样式的预训练（当前仅支持生成。） 从OpenAI加载预训练的模型。 重现至少iGPT-S结果。 根据他们的，最大的模型iGPT-L（1.4 M参数）接受了2500 V100天的培训。 通过大大减少注意力头的数量，层数和输入大小（这会成倍地影响模型大小），我们可以在不到2小时的时间一台NVIDIA 2070上在上训练自己的模型（26 K参数）。 分类微调 采

本项目使用GPT2模型对中文闲聊语料进行训练，使用 HuggingFace的transformers实现GPT2模型的编写与训练。

nlpgnn 包装说明 自然语言处理领域当前正在发生巨大变化，近年来，已经提出了许多出色的模型，包括BERT，GPT等。 同时，图形神经网络作为一种精美的设计正在诸如TextGCN和Tensor-TextGCN等自然语言处理领域中不断使用。 该工具箱专用于自然语言处理，希望以最简单的方式实现模型。 关键字：NLP； 神经网络 楷模： 伯特 阿尔伯特 GPT2 TextCNN Bilstm +注意 GCN，GAN 杜松子酒 TextGCN，TextSAGE 示例（有关更多详细信息，请参见测试）： BERT-NER（中英文版） BERT-CRF-NER（中英文版） BERT-CLS

GPT2，用于中文聊天 更新2020.01.09 添加50w闲聊语料与预训练模型的GoogleDrive的下载地址 更新2019.12.17 基于微软的论文添加了MMI模型（最大互信息评分功能），对对话模型生成了多个响应进行筛选 项目描述 本项目使用GPT2模型对中文闲聊语料进行训练，使用HuggingFace的实现GPT2模型的编写与训练。 在闲暇时间用模型训练了几个长文本的生成模型，并且精读了一遍作者的源码，除了匪浅，加深了自己对GPT2生成模型的一些理解，于是将GPT2模型用作闲聊对话的生成，非常感谢作者的分享。 本项目中沿用了原项目中的部分结构和一些命名方式，同时也对很多代码细节做了了自己的实现。 解码器的逻辑使用了温度，Top-k采样和核采样等，可参考论文 根据微软的DialoGPT的思想，在项目中添加了互信息。训练了两个模型：Dialogue Model与MMI Model（最大互信息评分功能）。首先使用Dialogue Model生成多个响应，然后使用MMI Model从先前response中，拾取损耗最小的作为最终的response 代码中称为了很多详细的中文注释，方便