GPT-J 6B 简介

GPT-J 6B仅支持英文。

GPT-J 6B是一个由EleutherAI研究小组创建的开源自回归语言模型。它是OpenAI的GPT-3的最先进替代品之一，在各种自然语言任务（如聊天、摘要和问答等）方面表现良好。"GPT-J"指的是模型类别，而"6B"表示可训练参数的数量为60亿。

GPT-J 6B是一个transformer结构的模型，使用了Ben Wang的Mesh Transformer JAX训练。

GPT-J 6B模型的具体信息如下：

注意：GPT-J 6B模型使用了一个包含50257个单词的分词词汇表进行训练，使用与GPT-2/GPT-3相同的BPE集合。不过，虽然矩阵大小50400，但是GPT-3的tokenizer只使用了500257条记录。

GPT-J 6B模型由28层组成，模型维度为4096，前馈维度为16384。模型维度被分成16个头，每个头的维度为256。旋转位置嵌入（RoPE）应用于每个头的64个维度。该模型使用了一个包含50257个单词的分词词汇表进行训练，使用与GPT-2/GPT-3相同的BPE集合。

GPT-J 6B的训练数据是Pile（Pile介绍： https://www.datalearner.com/ai-dataset/pile ）

训练过程
该模型在 TPU v3-256 pod 上进行了383,500步的训练，训练了4020亿个令牌。它作为自回归语言模型进行训练，使用交叉熵损失来最大化预测下一个令牌的正确性的可能性。

预期用途和限制
GPT-J 学习了英语语言的内部表示，可用于提取下游任务中有用的特征。但是，该模型最擅长的是预训练生成提示文本，这也是它的预训练目标。

使用方式

可以使用 AutoModelForCausalLM 功能轻松加载此模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")

其中，tokenizer 负责将输入的文本转换为模型可以理解的输入，而 model 则负责进行文本生成。