0. 前言
要了解GPT-2模型的结构，可以从以下几个方面入手：
- 官方文档和论文：最直接的方式是阅读OpenAI发布的GPT-2论文，以及相关的官方文档。GPT-2的论文详细描述了模型的架构、训练过程以及如何生成文本。这将为你提供一个全面的理解。
- 代码库：查看OpenAI的GitHub代码库，尤其是GPT-2的实现代码。通过代码，你可以深入了解模型的结构，包括它是如何被构建和训练的。对于深入学习和实践来说，这是非常有用的资源。
- 教程和博客：互联网上有很多关于GPT-2的教程和博客文章。这些资源通常会以更易于理解的方式解释模型的工作原理，对于初学者来说非常有帮助。
- 开放课程和视频讲座：很多在线平台和大学提供了关于深度学习和自然语言处理的课程，其中包括关于GPT-2的讲解。视频讲座是学习新技术的另一种很好的方式，因为它们提供了视觉和听觉的学习材料。
- 社区和论坛：加入相关的在线社区和论坛，如Reddit的r/MachineLearning、Stack Overflow以及OpenAI的官方论坛。在这些平台上，你可以提问、分享知识，并与其他人讨论GPT-2相关的主题。
GPT-2主要基于Transformer架构，使用了多层的Transformer解码器。每一层都包括自注意力机制和前馈神经网络，通过这种方式，GPT-2能够捕捉到输入文本中的复杂模式和关系。理解这些基础概念将帮助你更好地掌握GPT-2模型的工作原理。
2. gpt-2 的github 链接
OpenAI的GPT-2模型及其相关代码可以在GitHub上找到，尽管OpenAI没有发布完整的训练模型以避免潜在的滥用风险，他们确实提供了几种大小的预训练模型和源代码。你可以通过访问以下链接来获取：
这个GitHub仓库提供了模型的下载链接、安装指南、使用方法和示例代码，以帮助开发者和研究人员开始使用GPT-2进行研究或开发项目。此外，仓库中还包含了关于如何使用这些模型生成文本、进行微调以及其他高级用法的详细说明。
但这些代码可能不能使用，因为很早发布的，需要的一些python 可能不存在了。
所以我们自己编写，不会？那就问ChatGPT 或是其他模型
但是还是建议克隆一份，因为需要下载模型。
3. 环境准备
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
conda create -yn gpt-2 conda activate gpt-2 git clone https://github.com/openai/gpt-2 cd gpt-2 mkdir newsrc mkdir -p models/gpt |
模型文件会放在 models/gpt 目录下
下面的测试程序会放在newsrc目录下
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
ls -l total 40 -rwxrwxrwx 1 tony tony 551 Sep 26 18:44 CONTRIBUTORS.md -rwxrwxrwx 1 tony tony 2188 Sep 26 18:44 DEVELOPERS.md -rwxrwxrwx 1 tony tony 279 Sep 26 18:44 Dockerfile.cpu -rwxrwxrwx 1 tony tony 548 Sep 26 18:44 Dockerfile.gpu -rwxrwxrwx 1 tony tony 1403 Sep 26 18:44 LICENSE -rwxrwxrwx 1 tony tony 2831 Mar 10 15:14 README.md -rwxrwxrwx 1 tony tony 14754 Sep 26 18:44 domains.txt -rwxrwxrwx 1 tony tony 1075 Sep 26 18:44 download_model.py -rwxrwxrwx 1 tony tony 4989 Sep 26 18:44 model_card.md drwxrwxrwx 1 tony tony 4096 Mar 10 16:28 models drwxrwxrwx 1 tony tony 4096 Mar 10 19:09 newsrc -rwxrwxrwx 1 tony tony 58 Sep 26 18:44 requirements.txt drwxrwxrwx 1 tony tony 4096 Mar 10 16:17 src |
3. 示例代码
提供一个基本框架。这个示例将使用TensorFlow 2.x和transformers库（由Hugging Face提供，非常适合处理各种预训练的transformer模型，包括GPT-2）来创建一个简单的文本生成应用。这要求你已经安装了transformers库，如果没有，你可以通过pip install transformers命令安装
|
1 |
pip install transformers |
下面是第一个示例代码，命名为 test01.py，文件保存到 newsrc 目录下：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 |
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer def generate_text(prompt_text, model_name='gpt2', length=100, temperature=1.0, num_return_sequences=1): # 加载预训练模型和分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name) # 对输入进行编码以便模型能理解 input_ids = tokenizer.encode(prompt_text, return_tensors='pt') # 生成文本 output_sequences = model.generate( input_ids=input_ids, max_length=length + len(input_ids[0]), temperature=temperature, top_k=0, top_p=0.9, repetition_penalty=1.0, do_sample=True, num_return_sequences=num_return_sequences, ) # 对输出进行解码并返回结果 generated_texts = [] for generated_sequence in output_sequences: generated_sequence = generated_sequence.tolist() text = tokenizer.decode(generated_sequence, clean_up_tokenization_spaces=True) generated_texts.append(text[len(tokenizer.decode(input_ids[0], clean_up_tokenization_spaces=True)):]) return generated_texts if __name__ == "__main__": prompt = "The meaning of life is" generated_texts = generate_text(prompt, length=50, temperature=0.7, num_return_sequences=3) for i, text in enumerate(generated_texts): print(f"Generated text {i+1}: {text}") |
这段代码首先导入了必要的类，然后定义了一个generate_text函数，该函数接收一个提示文本（prompt_text）和其他一些可选参数，如模型名（默认是GPT-2）、生成文本的长度、温度（用于控制生成文本的创造性）、以及返回序列的数量。接着，它使用Hugging Face的transformers库来加载预训练的GPT-2模型和分词器，将输入文本编码成模型可以理解的形式，然后使用模型生成文本并将结果解码为人类可读的文本。
请注意，根据你使用的环境和transformers库的版本，可能需要稍作调整以确保代码正常工作。此代码示例旨在提供一个简单的起点，帮助你开始使用GPT-2进行文本生成。
在上面的代码里，需要下载 gpt2 模型，如果下载失败，可能是网络的问题，参照 download_model.py 文件下载模型。
download_mode.py 文件里面的 124M 对应的就是 gpt
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
ls -l models/gpt2/ total 488036 -rwxrwxrwx 1 tony tony 77 Mar 10 15:25 checkpoint -rwxrwxrwx 1 tony tony 1042301 Mar 10 15:25 encoder.json -rwxrwxrwx 1 tony tony 90 Mar 10 15:25 hparams.json -rwxrwxrwx 1 tony tony 497759232 Mar 10 15:27 model.ckpt.data-00000-of-00001 -rwxrwxrwx 1 tony tony 5215 Mar 10 15:27 model.ckpt.index -rwxrwxrwx 1 tony tony 471155 Mar 10 15:27 model.ckpt.meta -rwxrwxrwx 1 tony tony 456318 Mar 10 15:27 vocab.bpe |
在模型下载准备好后，我们运行 test01.py
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
python newsrc/test01.py Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation. Generated text 1: The meaning of life is not just to be a place where you can do what you want, but to live your life, and that's what we're trying to do. "We're trying to take care of the kids. We're trying to get them to Generated text 2: The meaning of life is, first, that it is the foundation of a whole, which is the means of life; and second, that it is the means of life which is the foundation of the world. This is what we have said in the first chapter. Generated text 3: The meaning of life is to be free from fear and from greed and from the desire to kill, to be free from fear and from fear." Willem Dafoe "It's impossible to live without fear. It's not enough to feel fear |
从输出来看，模型基于你提供的提示（prompt）”The meaning of life is” 生成了3段文本。
4. 模型的参数大小如何计算？
模型的参数大小通常是指模型参数的存储空间大小，这包括所有的权重和偏置项。对于深度学习模型，尤其是像GPT-2这样的大型模型，大小可以通过计算模型中所有参数的总数来估算，并将其转换为存储空间的需求。每个参数通常存储为32位浮点数（即4字节），但这可能因实现和参数类型而异。
要计算模型的大小，你可以遵循以下步骤：
- 计算总参数数量：计算模型中所有的可训练参数（权重和偏置）的总数。
- 转换为存储大小：将总参数数量乘以每个参数的存储大小（例如，32位浮点数为4字节）。
下面是一个如何使用PyTorch来计算和打印GPT-2模型大小的示例代码，命名为 test02.py，文件保存到 newsrc 目录下：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
from transformers import GPT2Model # 加载预训练的GPT-2模型 model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2') # 计算参数数量 total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) # 计算模型大小（以字节为单位），假设每个参数为32位浮点数 model_size_bytes = total_params * 4 # 4字节/参数 # 转换为更易于理解的单位：MB model_size_mb = model_size_bytes / (1024 ** 2) print(f"Total Parameters: {total_params}") print(f"Model Size: {model_size_mb:.2f} MB") |
这段代码首先加载了一个预训练的GPT-2模型，然后计算了模型中所有参数的总数。通过将总参数数量乘以每个参数的大小（4字节），我们得到了模型的大致大小（以字节为单位），然后将其转换为兆字节（MB）以便于理解。
请注意，实际存储需求可能略有不同，取决于模型的保存格式和是否有其他元数据存储。此外，对于使用量化技术（如int8或float16存储参数的模型），存储需求可能会更小。
问：为啥假设每个参数为32位浮点数？
在深度学习模型中，参数通常以浮点数形式存储，其中32位浮点数（也称为单精度浮点数，或float32）是最常用的格式之一。选择32位浮点数作为参数存储的格式有几个原因：
- 精度与性能的平衡：32位浮点数提供了足够的精度来进行大多数深度学习任务，同时相较于更高精度的格式（如64位浮点数，或
float64），它们占用的存储空间更少，计算速度更快。这是因为更高精度的数据类型不仅增加了内存占用，还可能降低计算效率。 - 硬件支持：大多数现代CPU和GPU都对32位浮点数进行了优化，可以高效地进行32位浮点数的计算。这包括专门的硬件指令集，能够加速这种数据类型的数学运算。
- 内存和存储效率：使用32位浮点数可以有效地减少模型的内存占用和存储需求。这对于在资源受限的环境中运行模型（如移动设备或嵌入式系统）特别重要。
- 兼容性：32位浮点数在深度学习框架和库中被广泛支持，确保了不同模型和工具之间的兼容性。
尽管32位浮点数在许多情况下是一个合理的选择，但在某些情况下，开发者可能会选择使用更低精度的格式（如16位浮点数，或float16）来进一步提高性能和减少内存占用，尤其是在那些对精度要求不是非常高的应用中。此外，一些最新的硬件和软件技术也开始支持低精度计算，以提高深度学习任务的效率。然而，这种低精度格式可能会引入更多的数值计算问题，需要仔细管理以避免精度损失。
运行test02.py
|
1 2 3 |
python newsrc/test02.py Total Parameters: 124439808 Model Size: 474.70 MB |
124439808,就是124M， 474.70 MB 就是模型存储的大小