gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程

gpt2_chinese项目介绍

gpt2_chinese是一个旨在通过大量中文语料库训练出GPT-2模型的项目。这一项目的目标是为中文用户提供更为自然的语言生成体验，能够在对话、文本创作等场景中应用。

项目背景

为了训练出一个优秀的中文GPT-2模型，项目使用了庞大的语料库，具体为15GB的中文文本数据。这些数据经过处理后，总共包含了31亿个词元（tokens）。模型的训练在一张NVIDIA 3090显卡上进行，训练时间超过60个小时，证明了在资源有限的条件下，团队的高效管理和技术实力。

功能介绍

项目成果是一个可以用于中文处理任务的GPT-2模型。用户能够利用该模型进行多种文本生成任务，比如自然语言对话生成、文章续写、以及其他需要自然流畅文本输出的应用场景。项目官方还提供了详细的教程，帮助用户了解如何进行定制化训练，以便适应特定使用需求。

使用指南

以下是一个简单的代码示例，展示了如何在项目中加载和使用gpt2_chinese模型：

from transformers import GPT2LMHeadModel, AutoTokenizer

model_name_or_path = "yuanzhoulvpi/gpt2_chinese"  # 模型路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)

# 为避免警告，将EOS标记设置为PAD标记
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name_or_path, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

# 测试输入文本
txt = """\
你是谁
"""
# 编码输入文本
input_ids = tokenizer.encode(txt, return_tensors='pt')

# 生成文本
beam_output = model.generate(
    input_ids, 
    max_length=200, 
    num_beams=5, 
    no_repeat_ngram_size=2, 
    early_stopping=True
)

print("Output:\n" + 100 * '-')
print(tokenizer.decode(beam_output[0], skip_special_tokens=True))

结果展示

通过上面的代码示例，可以看到模型生成的输出文本示例如下：

你 是 谁?, 简 单 的 描 述 是, 答 案 是 你 好 ， 我 叫 ， 是 一 名 美 籍 华 裔 女 演 员 ， 出 生 于 美 国 加 利 福 尼 亚 州 的 一 个犹 太 人 家 庭 。 她 的 父 母 都 是 工 程 师 ， 母 亲 是 医 生 ， 父 亲 则 是 律 师 。 是 加 州 大 学 伯 克 利 分 校 的 教 授 ， 也 是 的 创 始 人 之 一 ， 曾 在 《 纽 约 时 报 》 上 发 表 过 一 篇 文 章 ， 引 起 了 广 泛 的 关 注 。

项目地址

如果你对如何训练中文GPT-2模型有兴趣，可以参考该项目的GitHub链接：github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp/tree/main/chinese_gpt2，获取更多详细信息和使用指导。

gpt2_chinese项目为推动中文自然语言处理能力的发展，为更多人带来了便利的工具和学习机会。通过社区和开发者的共同努力，模型的表现将持续改进，为更多应用场景创造价值。