这是 gpt2-ml 的一个分支，gpt2-ml 是一个不再维护的精彩项目。 希望@imcaspar 一切都好。 这个分支修复了一些下载链接并使预训练可持续，这意味着您不需要每次都下载预训练文件......
- 简化整理 GPT2 训练代码（based on Grover, supporting TPUs）
- 移植 bert tokenizer，添加多语言支持
- 15亿参数 GPT2 中文预训练模型( 15G 语料，训练 10w 步 )
- 开箱即用的模型生成效果 demo #
- 15亿参数 GPT2 中文预训练模型( 30G 语料，训练 22w 步 )
| Size | Language | Corpus | Vocab | Link1 | Link2 | SHA256 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.5B Params | Chinese | ~30G | CLUE ( 8021 tokens ) | Google Drive | Baidu Pan (ffz6) | e698cc97a7f5f706f84f58bb469d614e 51d3c0ce5f9ab9bf77e01e3fcb41d482 |
| 1.5B Params | Chinese | ~15G | Bert ( 21128 tokens ) | Google Drive | Baidu Pan (q9vr) | 4a6e5124df8db7ac2bdd902e6191b807 a6983a7f5d09fb10ce011f9a073b183e |
训练语料来自 THUCNews 以及 nlp_chinese_corpus，清洗后总文本量约 15G
使用 Cloud TPU Pod v3-256 训练 22w 步
只需两次鼠标点击（不包括 Colab 授权流程），体验 15 亿参数中文预训练模型生成效果：
该项目中的内容仅供技术研究参考，不作为任何结论性依据。
@misc{GPT2-ML,
author = {Zhibo Zhang},
title = {GPT2-ML: GPT-2 for Multiple Languages},
year = {2019},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/imcaspar/gpt2-ml}},
}
https://github.com/google-research/bert
https://github.com/rowanz/grover
Research supported with Cloud TPUs from Google's TensorFlow Research Cloud (TFRC)