- N +

Karpathy 4小时AI大课上线,小白看了都会从零构建GPT-2

Karpathy 4小时AI大课上线,小白看了都会从零构建GPT-2原标题:Karpathy 4小时AI大课上线,小白看了都会从零构建GPT-2

导读:

从印度街头到深圳三和人才市场再到日本福岛受灾区从出租屋等死的患癌青年到上市公司老总富二代名媛再到何祚庥院士庆承瑞先生张洪林博士在知名博主峰哥亡命天涯声明本文来自微信公众号新智元...

从印度街头到深圳三和人才市场,再到日本福岛受灾区;从出租屋等死的患癌青年到上市公司老总富二代名媛,再到何祚庥院士、庆承瑞先生、张洪林博士……在知名博主峰哥亡命天涯

声明:本文来自微信公众号“新智元”(ID:AI_era),编辑:桃子,授权 转载发布。

距上次 更新之后,又有了1个多月的时间。这次他带了超详细的4小时课程——从零开始实现1.24亿参数规模的。

大神Karpathy新一期AI大课又上线了。

这一次,他讲的内容是——从头开始实现124M大小的GPT-2模型,足足有4个小时。

Karpathy对这个视频2个字总结:全面。

我们从空文件开始,以GPT-2(124M)模型结束。

也就是说,这就是手把手,就连AI小白看后,都会搭建GPT-2了。

Karpathy称这是从0到英雄(Zero To Hero)的系列中最新的视频。

翻看以往Zero To Hero系列中的视频,最长的也不过2小时25分,这次4小时完全创下了最新记录。

帖子中,他highlight了最新视频中的一些重点内容:

- 我们首先构建GPT-2神经网络

- 然后对其进行优化,以实现快速训练

- 参考GPT-2和GPT-3论文,设置训练运行优化和超参数

- 启动模型评估

- 祈祷一切顺利,上床睡觉

- 等到第二天早上,便可查看模型的结果,欣赏模型生成的有趣输出。

发布短短的几个小时,视频已经有了11万次播放量。

Karpathy表示,这次「过夜」的训练结果,表现甚至接近GPT-3(124M)模型的水平。

顺便提一句,Karpathy自己做的封面配图,也很有趣,直接把英伟达GPU点起来了。

网友在下面评论道,Karpathy就是我的神!

华裔天才少年Alexandr Wang称,「你的视频就相当于流行音乐明星发布的新单曲」。

「我的生活很简单,Karpathy上线GPT-2『大片』,看就完事儿了」。

视频下方,许多网友纷纷为这个免费课程「打赏」。

接下来,让我们一起来看看这节课讲了什么?

Karpathy 4小时AI大课上线,小白看了都会从零构建GPT-2

4小时大课,干货满满

最开始部分,Karpathy先介绍了下GPT-2的情况。

2019年,OpenAI首次发布了GPT-2模型,并公布了相关论文和代码。

论文地址:https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

而这次的视频,就是要复现一个GPT-2模型,共有1.24亿参数的模型。

之所以选择这一参数,要清楚的是,GPT-2在发布前会有一个小系列(miniseries),其中有4种参数,而最大的那个称为GPT-2。

另外,你可以将模型放在X轴上,各种下游指标放在Y轴上,便可以画出Sacling Law定律的曲线。基本上,随着模型规模扩大,下游任务性能越好。

1.24亿参数Transformer架构共有12层,并且有768个通道(channels)。

GPT-2发布已经是5年前的事了,而现在复现容易得很多,对GPU计算需求没那么大,大概需要1个小时,10美元的成本。

Karpathy表示,自己训练模型的GPU来自Lambda GPU Cloud,因为他认为这是在云中按需启动GPU实例的最佳和最简单的方法。

接下来,第一步就是加载GPT-2模型,进入GitHub源代码库,然后点击modle.py。

可以看到,这个模型使用的Tensorflow编写的。

Karpathy尴尬地表示道,「现在我们很少使用了,直接从更友好的Pytorch开始」。

为了更方便地复现,Karpathy还选择使用了Hugging Face上的GPT-2代码,其基于Transformer重新搭建,更容易使用。

接下来,就是从Hugging Face页面中,导入GPT-2模型。

在预训练GPT-2之前,如果想要复现一个1.5B模型,只需在gpt2后面,加上-xl。

下面,将Pytorch NN模块初始化为在如下类中定义,然后打印键值。

如下是,GPT-2模型内部不同的参数和形状,W token嵌入的权重大小是50257,768。

这节课共分为4个部分,接下来从构建到参数微调,Karpathy都给出了非常详细的讲解。

第一节是实施GPT-2nn.模块。

第二节是速战速决,混合精度的GPU,1000ms

第三节是Hyperpamats,AdamW,梯度剪裁

第四节是等待结果!GPT-2、GPT-3复现对比

最后,睡觉得到的结果,第二天再看结果。

模型的训练损失也在不断下降,而且与GPT-3的性能相媲美。

最后,这个4小时的大课,小编放这儿了。参考资料:

https://x.com/karpathy/status/1799949853289804266

https://www.youtube.com/watch?v=l8pRSuU81PU

返回列表
上一篇:
下一篇: