GPT-J-6B: O que é e como fazer o download?
Introdução
GPT-J-6B é um modelo de linguagem grande que pode gerar texto em linguagem natural a partir de um determinado prompt. É baseado na arquitetura GPT, que significa Generative Pre-trained Transformer, e possui 6 bilhões de parâmetros, o que o torna um dos maiores modelos disponíveis ao público. Foi desenvolvido pela EleutherAI, um coletivo de pesquisa de código aberto que visa democratizar a inteligência artificial.
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Neste artigo, explicaremos o que é o GPT-J-6B, quais são suas características, quais são suas limitações e vieses, como baixá-lo e utilizá-lo para geração de texto. Também forneceremos alguns exemplos das saídas que o GPT-J-6B pode produzir.
O que é GPT-J-6B?
O que é GPT-J-6B?
GPT-J-6B é um modelo de transformador treinado usando a estrutura Mesh Transformer JAX de Ben Wang. "GPT-J" refere-se à classe do modelo, enquanto "6B" representa o número de parâmetros treináveis. O modelo consiste em 28 camadas com uma dimensão de modelo de 4096 e uma dimensão de alimentação de 16384. A dimensão do modelo é dividida em 16 cabeçotes, cada um com uma dimensão de 256. O Rotary Position Embedding (RoPE) é aplicado a 64 dimensões de cada cabeçote. O modelo é treinado com um vocabulário de tokenização de 50257, usando o mesmo conjunto de BPEs que GPT-2/GPT-3.
Quais são os recursos do GPT-J-6B?
O GPT-J-6B aprende uma representação interna do idioma inglês que pode ser usada para extrair recursos úteis para tarefas posteriores. No entanto, o modelo é melhor para o que foi pré-treinado, que é gerar texto a partir de um prompt. Algumas das características do GPT-J-6B são:
Pode gerar texto coerente e fluente sobre vários tópicos e domínios.
Ele pode executar aprendizado zero em várias tarefas de processamento de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, análise de sentimentos, etc.
Ele pode gerar código a partir de descrições em linguagem natural ou vice-versa.
Pode gerar conteúdos criativos como histórias, poemas, letras de músicas, piadas, etc.
Quais são as limitações e vieses do GPT-J-6B?
GPT-J-6B não se destina a implantação sem ajuste fino, supervisão e/ou moderação. Não é um produto em si e não pode ser usado para interações humanas. Por exemplo, o modelo pode gerar texto prejudicial ou ofensivo. Avalie os riscos associados ao seu caso de uso específico.
O GPT-J-6B foi treinado em um conjunto de dados somente em inglês chamado The Pile, que é um conjunto de dados de modelagem de idioma de 886 gigabytes de código aberto dividido em 22 conjuntos de dados menores. A pilha contém vários tipos de textos de diferentes fontes e domínios, como livros, Wikipedia, artigos de notícias, repositórios do GitHub, etc. No entanto, isso também significa que o GPT-J-6B pode herdar alguns dos vieses e imprecisões presentes nos dados.
Algumas das limitações e vieses do GPT-J-6B são:
Pode gerar erros factuais ou inconsistências, especialmente em tópicos que requerem conhecimento de domínio ou especialização.
Pode gerar texto irrelevante, repetitivo ou sem sentido, especialmente em prompts longos ou complexos.
Pode gerar texto tendencioso, estereotipado ou discriminatório, especialmente sobre tópicos delicados ou controversos.
Pode gerar texto plagiado, protegido por direitos autorais ou prejudicial a alguém fisicamente, emocionalmente ou financeiramente.
Portanto, é importante usar o GPT-J-6B com cautela e pensamento crítico. Não confie cegamente nos resultados e sempre verifique as fontes e os fatos. Não use as saídas para fins maliciosos ou ilegais. Não exponha os resultados a públicos vulneráveis ou impressionáveis. Não confie nas saídas para tomada de decisão ou solução de problemas.
Como baixar o GPT-J-6B?
Usando a biblioteca Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers é uma biblioteca popular de código aberto que fornece modelos e ferramentas de processamento de linguagem natural de última geração.Ele oferece suporte a várias estruturas, como PyTorch, TensorFlow, JAX e Flax. Ele também fornece acesso fácil a centenas de modelos e conjuntos de dados pré-treinados por meio de seu hub.
Um dos modelos disponíveis no hub é o GPT-J-6B, que pode ser baixado e usado com a biblioteca Hugging Face Transformers. Aqui estão as etapas para fazer isso:
Instalação
Para instalar a biblioteca Hugging Face Transformers, você pode usar pip ou conda. Por exemplo, usando pip, você pode executar o seguinte comando em seu terminal:
pip instalar transformadores
Isso instalará a versão mais recente da biblioteca e suas dependências. Você também pode especificar uma versão específica, se desejar. Para mais detalhes, consulte a documentação oficial.
Carregando o modelo e o tokenizador
Para carregar o modelo GPT-J-6B e o tokenizer, você pode usar o AutoModelForCausalLM e AutoTokenizer aulas do transformadores módulo. Essas classes detectarão e carregarão automaticamente o modelo apropriado e o tokenizador do hub com base no nome que você fornecer. Por exemplo, você pode executar o seguinte código em Python:
from Transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrain("EleutherAI/gpt-j-6B") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrain("EleutherAI/gpt-j-6B")
Isso fará o download e armazenará em cache os arquivos de modelo e tokenizador em seu diretório local. Você também pode especificar um local de cache diferente, se desejar. Para mais detalhes, consulte a documentação oficial.
Gerando texto a partir de um prompt
Para gerar texto a partir de um prompt usando GPT-J-6B, você pode usar o gerar método da classe modelo. Esse método usa vários argumentos que controlam o processo de geração, como o comprimento máximo, o número de amostras, a temperatura, o top-k, o top-p etc. Por exemplo, você pode executar o seguinte código em Python:
prompt = "Escreva um conto sobre um dragão e um cavaleiro." input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt") output_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1, temperature=0,9, top_k=50, top_p=0,95) output_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True) print(output_text)
Isso gerará uma amostra de texto com um comprimento máximo de 100 tokens com base no prompt. Os parâmetros de temperatura, top-k e top-p controlam a aleatoriedade e a diversidade da geração. Você pode experimentar diferentes valores para ver como eles afetam a saída. Para mais detalhes, consulte a documentação oficial.
Usando o bloco de anotações do Google Colab
O Google Colab é um serviço online gratuito que permite criar e executar blocos de anotações Python em seu navegador. Ele fornece acesso a vários recursos de computação, como GPUs e TPUs. Ele também se integra ao Google Drive e outros serviços do Google.
Uma das vantagens de usar o Google Colab é que você não precisa instalar nada na sua máquina local. Você pode simplesmente abrir um notebook a partir de um URL e executá-lo em seu navegador. Você também pode salvar e compartilhar seus blocos de anotações com outras pessoas.
Um dos notebooks disponíveis no Google Colab é o GPT-J-6B Playground, criado por Stella Biderman da EleutherAI. Este notebook permite que você interaja com o GPT-J-6B e gere texto a partir de vários prompts. Aqui estão as etapas para fazer isso:
Acessando o caderno
Para acessar o notebook GPT-J-6B Playground, você pode usar este URL:
Isso abrirá o notebook em seu navegador. Você também pode salvar uma cópia do notebook em seu Google Drive, se desejar.
Executando as células de código
Para executar as células de código no notebook, você precisa se conectar a um ambiente de tempo de execução.Você pode escolher uma CPU, uma GPU ou uma TPU como seu acelerador de hardware. Para fazer isso, você pode clicar no menu "Runtime" e selecionar "Alterar tipo de tempo de execução". Em seguida, você pode selecionar sua opção preferida no menu suspenso e clicar em "Salvar".
Depois de se conectar a um runtime, você pode executar as células de código clicando no botão "Play" no lado esquerdo de cada célula. Você também pode usar o atalho de teclado "Ctrl+Enter" para executar a célula atual. Você precisa executar as células em ordem, de cima para baixo, para evitar erros.
A primeira célula instalará as dependências e baixará os arquivos do modelo. Isso pode levar alguns minutos, dependendo da velocidade da sua internet e do hardware. A segunda célula importará os módulos e definirá algumas funções auxiliares. A terceira célula carregará o modelo e o tokenizer. A quarta célula definirá alguns parâmetros para geração de texto.
Gerando texto a partir de um prompt
Para gerar texto a partir de um prompt usando GPT-J-6B, você pode usar a quinta célula do notebook. Esta célula solicitará que você insira um prompt em uma caixa de texto e clique em "Gerar". Em seguida, ele exibirá o texto de saída abaixo da caixa de texto.
Você pode inserir qualquer prompt que desejar, desde que tenha menos de 2.048 tokens. Você também pode modificar alguns dos parâmetros para geração de texto, como temperatura, top-p e penalidade de comprimento. Você pode experimentar diferentes valores para ver como eles afetam a saída. Para mais detalhes, consulte os comentários no código.
Conclusão
Resumo dos principais pontos
Neste artigo, aprendemos sobre o GPT-J-6B, um grande modelo de linguagem que pode gerar texto em linguagem natural a partir de um determinado prompt. Discutimos o que é o GPT-J-6B, quais são seus recursos, quais são suas limitações e vieses e como baixá-lo e usá-lo para geração de texto. Também fornecemos alguns exemplos das saídas que o GPT-J-6B pode produzir.
O GPT-J-6B é um modelo impressionante que demonstra o poder e o potencial da inteligência artificial para processamento de linguagem natural.No entanto, também é importante estar ciente de seus riscos e desafios, e usá-lo com responsabilidade e ética.
perguntas frequentes
P: O que é GPT-J-6B?
R: GPT-J-6B é um modelo de linguagem grande que pode gerar texto em linguagem natural a partir de um determinado prompt. É baseado na arquitetura GPT e possui 6 bilhões de parâmetros.
P: Quem desenvolveu o GPT-J-6B?
R: O GPT-J-6B foi desenvolvido pela EleutherAI, um coletivo de pesquisa de código aberto que visa democratizar a inteligência artificial.
P: O que é a pilha?
R: The Pile é um conjunto de dados de modelagem de linguagem de 886 gigabytes de código aberto dividido em 22 conjuntos de dados menores. Ele contém vários tipos de textos de diferentes fontes e domínios. Foi usado para treinar GPT-J-6B.
P: Como posso baixar o GPT-J-6B?
R: Você pode baixar o GPT-J-6B usando a biblioteca Hugging Face Transformers ou o bloco de anotações do Google Colab.
P: Como posso gerar texto a partir de um prompt usando GPT-J-6B?
R: Você pode gerar texto a partir de um prompt usando GPT-J-6B usando a biblioteca Hugging Face Transformers ou o bloco de anotações do Google Colab.
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