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本系列文章将从头编写一个类GPT的深度学习模型#xff0c;并在诗词数据集上进行训练#xff0c;从而可以进行诗词创作。 本次实现的类GPT模型#xff0c;可以在kaggle上使用免费GPU进行训练#xff0c;并可以在自己的电脑上进行推理#xff0c;整个学习过程…一、前情介绍
本系列文章将从头编写一个类GPT的深度学习模型并在诗词数据集上进行训练从而可以进行诗词创作。 本次实现的类GPT模型可以在kaggle上使用免费GPU进行训练并可以在自己的电脑上进行推理整个学习过程中不会有任何必须使用付费GPU才能训练的情况。
本系列文章虽然是以实现一个诗词创作GPT为主线理论上你可以迁移到任何你想要的场景并且在实现完诗词GPT后本系列也会介绍一些Transformer在视觉方面的应用。
在介绍的最后贴一张图展示一下学习到最后你可以达成的一个效果如果你仔细鉴赏了以下自动创作的诗就会发现生成的内容并不是无意义的词组拼接而是具备连贯性和一定的意义该诗表达了作者GPT在春暖花开的季节里酒后对家乡的思念之情(手动狗头)当然细心的朋友可能注意到了这首诗它还挺押韵的
二、内容规划
从系列文章将从头进行代码编写并且在内容中会穿插一些对基础知识的讲解所以不必担心会有整不明白的地方。
内容规划如下
介绍一下咱们要使用的数据集并且对数据集进行预处理。简单介绍一下GPT模型了解GPT到底是怎么生成内容的。重点讲解GPT的核心Transformer架构和自注意力机制让你不仅会写Transformer架构还能对自注意力机制有一个充分的理解。学习完Transformer后就开始编码一个类GPT的模型了并在编写的过程中讲解GPT模型的数据处理流程。模型准备好了还得有数据加载代码这里会使用诗词数据集写一个符合咱们模型训练的数据加载器。准备好模型和数据集加载后咱们就开始编写训练代码并且在本地验证训练代码的可行性。写完训练过程还没完还得有个测试过程这里会一步一步实现文字生成的代码编写在集成到训练过程中以便咱们在训练过程中了解模型的生成能力。开始训练这里将会介绍kaggle的使用并且利用kaggle上免费的GPU算力来训练咱们的GPT。模型训练好后咱们在本地搭建一个简单的web服务器可以在网页上进行诗词创作就像上面的效果图那样。诗词GPT 搞定后咱们再学习一下Transformer在视觉中的应用并实现一下VIT。
开始第一章的学习吧
