GPT-2 - Generative Pre-trained Transformer 2

模型详细情况和参数

GPT-2

模型全称
Generative Pre-trained Transformer 2
模型简称
GPT-2
模型类型
基础大模型
发布日期
2019-02-14
预训练文件大小
未知
是否支持中文(中文优化)
最高支持的上下文长度
2K
模型参数数量(亿)
15.0
模型代码开源协议
Modified MIT License
预训练结果开源商用情况
Modified MIT License - 免费商用授权
模型GitHub链接
https://github.com/openai/gpt-2
模型HuggingFace链接
暂无
在线演示地址
暂无
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Generative Pre-trained Transformer 2 简介

GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2)是一种基于深度神经网络的自然语言处理模型,由OpenAI公司于2019年开发。它是GPT系列第二个版本,具有15亿个参数,是一个无监督的预训练语言模型。GPT-2可以执行多种自然语言处理任务,包括文本分类、文本生成、机器翻译和对话生成等。 


GPT-2的训练基于Transformer架构,该架构是Google在2017年提出的一种新型神经网络,它在处理长文本序列时表现出色。GPT-2的预训练过程利用了互联网上大量的文本数据,包括维基百科、新闻文章、社交媒体帖子等。这使得GPT-2可以在各种语言和主题领域中生成高质量的文本。 


与其他NLP模型不同,GPT-2的最大特点是其能够生成高质量、连贯和逼真的文本。在训练过程中,模型学会了模拟大量不同文体的文本,并可以根据给定的开头自动生成相关的段落、故事、对话等内容。这种能力对于自动化写作、自动答题和对话系统等领域都非常有用。 


尽管GPT-2在NLP领域取得了巨大成功,但也存在一些争议。由于其能够生成逼真的虚假信息和误导性的内容,一些人担心它可能被滥用来产生虚假信息、恶意广告等。因此,OpenAI公司只公开了一部分的GPT-2代码和模型参数。

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GPT-2所属的领域
自然语言处理

自然语言处理

Natural Language Process

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