逆天语言模型GPT-2最新开源：345M预训练模型和1.5B参数都来了
这一次，你也可以将最强语言模型，用到自己的项目中了
铜灵 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
逆天的语言模型GPT-2又有最新开源进展了！
GPT-2，这个造假新闻编故事以假乱真，能完成阅读理解、常识推理、文字预测、文章总结等多种任务的AI模型，从诞生开始就引起大量关注。
但因一开始只放出了117M的小型预训练模型，OpenAI还被网友调侃为“ClosedAI”。OpenAI表示，不是不开源，而是时候未到。
刚刚，OpenAI宣布将其345M的预训练模型开源，外加其Transformer的1.5B参数。
这一次，你也可以将最强语言模型，用到自己的项目中了。
称霸各大语言建模任务
语言模型GPT-2在语言建模任务中，简直是逆天般的存在。
作为一个没有经过任何领域数据专门训练的模型，它的表现比那些专为特定领域打造的模型还要好，横扫各大语言建模任务。
△ GPT-2在不同语言建模任务上的测试结果（从左到右：数据集名称、指标类型、GPT-2测试结果、此前最好结果、人类水平）
一经问世就获得了Hinton等大牛的强推和关注。
简单来说，GPT-2就是基于Transformer架构的大规模模型。
GPT-2是GPT算法“进化版”，比GPT参数扩大10倍，达到了15亿个，数据量扩大10倍，使用了包含800万个网页的数据集，共有40GB。
这个庞大的算法使用语言建模作为训练信号，以无监督的方式在大型数据集上训练一个Transformer，然后在更小的监督数据集上微调这个模型，以帮助它解决特定任务。
上图左部分，是研究中使用的Transformer架构以及训练目标。右边部分，是针对特定任务进行微调。将所有结构化输入转换为token序列，由预训练模型处理，然后经过线性+softmax层处理。
就GPT-2而言，它的训练目标很简单：根据所有给定文本中前面的单词，预测下一个单词。
几天前，在此架构基础上改进得到的模型MuseNet，也能预测一段音乐中下一个音符是什么了，还用贝多芬的曲风续写阿黛尔的Someone Like You，让莫扎特续写披头士。
不来了解一下？
让莫扎特“续写”披头士的音乐，OpenAI的新AI作曲能力强丨Demo可玩
传送门
最后，附上GitHub代码地址：
https://github.com/openai/gpt-2
GPT-2数据集地址：
https://github.com/openai/gpt-2-output-dataset
OpenAI介绍主页：
https://openai.com/blog/better-language-models/#update
— 完 —
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