Как я могу создать собственную модель GPT для приложения, специфичного для предметной области? ⇐ Python

[Anonymous]

Я заинтересован в создании модели на основе GPT, адаптированной к конкретному домену, аналогичной ChatGPT, но адаптированной к потребностям моего приложения.
Вот подробности того, чего я хочу достичь. :
Проблема: мне нужно либо обучить, либо точно настроить модель GPT для эффективной обработки запросов, специфичных для предметной области. Моя цель — создать диалоговый инструмент искусственного интеллекта или инструмент для генерации текста, оптимизированный для моего набора данных.
Конкретные вопросы:
Какие платформы (например, PyTorch, TensorFlow) ) и инструменты лучше всего подходят для этой задачи?
Следует ли мне обучать модель с нуля или дорабатывать существующую предварительно обученную модель? Если последнее, то какие предварительно обученные модели подходят для тонкой настройки в предметно-ориентированных задачах?
У меня Precision 7530 с графическим процессором P2000; Достаточно ли этого?
Я написал простой алгоритм для моделирования базовой диалоговой модели, используя заранее определенный набор входных и выходных данных для имитации функциональности модели GPT. Алгоритм использовал условные операторы и сопоставление строк для предоставления ответов на основе пользовательского ввода.
'''

Код: Выделить всё

 class GPTModel: def init(self, vocab_size, embedding_dim, num_layers, num_heads, max_length): """ Initialize the GPT model with essential parameters.  """ self.vocab_size = vocab_size self.embedding_dim = embedding_dim self.num_layers = num_layers self.num_heads = num_heads self.max_length = max_length self.embeddings = self.initialize_embeddings() self.transformer_layers = self.initialize_transformer_layers() self.output_layer = self.initialize_output_layer()

def initialize_embeddings(self):
"""
Initialize token embeddings and positional embeddings.
"""
return {
"token_embeddings": None,  # Placeholder for token embedding weights
"positional_embeddings": None,  # Placeholder for positional embedding weights
}

def initialize_transformer_layers(self):
"""
Initialize transformer layers with self-attention and feed-forward networks.
"""
return [self.create_transformer_layer() for _ in range(self.num_layers)]

def create_transformer_layer(self):
"""
Create a single transformer layer with attention and feed-forward sublayers.
"""
return {
"self_attention": None,  # Placeholder for self-attention parameters
"feed_forward": None,  # Placeholder for feed-forward parameters
"layer_norm_1": None,  # Placeholder for layer norm after attention
"layer_norm_2": None,  # Placeholder for layer norm after feed-forward
}

def initialize_output_layer(self):
"""
Initialize the final output layer (logits computation).
"""
return {"output_weights": None, "bias": None}

def tokenize_input(self, input_text):
"""
Convert input text into token indices.
"""
tokens = []  # Placeholder for tokenized input
return tokens

def generate_response(self, input_text):
"""
Generate text response given input text.
"""
# Step 1: Tokenize input
tokens = self.tokenize_input(input_text)

# Step 2: Add special tokens
tokens = [""] + tokens + [""]

# Step 3: Convert tokens to embeddings
embeddings = self.embed_tokens(tokens)

# Step 4: Pass through transformer layers
for layer in self.transformer_layers:
embeddings = self.process_transformer_layer(embeddings, layer)

# Step 5: Compute logits and probabilities
logits = self.compute_logits(embeddings)
probabilities = self.softmax(logits)

# Step 6: Sample next token or select most probable
output_tokens = self.decode(probabilities)

# Step 7: Detokenize and return response
return self.detokenize(output_tokens)

def embed_tokens(self, tokens):
"""
Convert tokens into embeddings using token and positional embeddings.
"""
embeddings = []  # Placeholder for embeddings
return embeddings

def process_transformer_layer(self, embeddings, layer):
"""
Apply self-attention and feed-forward networks for a transformer layer.
"""
# Placeholder for attention mechanism
attention_output = embeddings
# Placeholder for feed-forward mechanism
ff_output = attention_output
return ff_output

def compute_logits(self, embeddings):
"""
Compute logits for the output tokens.
"""
logits = []  # Placeholder for logits computation
return logits

def softmax(self, logits):
"""
Compute probabilities from logits using softmax.
"""
probabilities = []  # Placeholder for softmax output
return probabilities

def decode(self, probabilities):
"""
Decode probabilities to output tokens.
"""
tokens = []  # Placeholder for decoded tokens
return tokens

def detokenize(self, tokens):
"""
Convert token indices back to text.
"""
response = " ".join(tokens)
return response
Example Usage

if name == "main": gpt_model = GPTModel( vocab_size=50000, embedding_dim=768, num_layers=12, num_heads=12, max_length=512 ) input_text = "Hello, how are you?"  response = gpt_model.generate_response(input_text) print(f"Response: {response}") '''

'''


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... pplication