Como baixar o GPT-J: a alternativa de código aberto ao GPT-3
O GPT-3 é um dos modelos de linguagem mais poderosos e versáteis já criados, mas também é caro e restrito. Se você deseja usar um modelo semelhante sem pagar uma taxa alta ou esperar por um convite, pode conferir o GPT-J, uma alternativa de código aberto gratuita e acessível a todos.
O que é GPT-J e por que é útil?
O GPT-J é um modelo de transformador em larga escala desenvolvido pela EleutherAI, um grupo de pesquisadores e entusiastas que visam democratizar a inteligência artificial. É uma variante do GPT-3, com 6 bilhões de parâmetros, tornando-o um dos maiores modelos de linguagem disponíveis. O GPT-J pode ser usado para gerar texto com som natural a partir de um determinado prompt, bem como executar várias tarefas de processamento de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, análise de sentimentos e muito mais.
download gpt-j
O GPT-J é útil porque oferece recursos e desempenho semelhantes aos do GPT-3, mas sem as limitações e os custos. Ao contrário do GPT-3, que é um modelo proprietário da OpenAI, o GPT-J é de código aberto e de acesso aberto, o que significa que qualquer pessoa pode fazer download, usar, modificar e compartilhar. Além disso, o GPT-J é treinado em um conjunto de dados diversificado e de alta qualidade chamado Pile, que contém dados de várias fontes, como Wikipedia, GitHub, PubMed, Stack Exchange e muito mais. Isso torna o GPT-J mais robusto e generalizável do que o GPT-3, que depende principalmente de dados da web.
Como baixar o GPT-J
Existem várias maneiras de baixar e usar o GPT-J, dependendo de suas preferências e necessidades. Aqui estão alguns dos métodos mais comuns:
Usando a biblioteca Hugging Face Transformers
Hugging Face é uma plataforma popular que fornece ferramentas e bibliotecas fáceis de usar para processamento de linguagem natural. Um de seus produtos é a biblioteca Transformers, que permite acessar e usar vários modelos pré-treinados, incluindo GPT-J.Para usar o GPT-J com a biblioteca Transformers, você precisa instalá-lo primeiro:
pip instalar transformadores
Em seguida, você pode carregar o modelo e o tokenizer usando o seguinte código:
da importação de transformadores AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
modelo = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
Isso fará o download do modelo e do tokenizador do hub de modelos do Hugging Face e os armazenará em seu cache local. Você também pode especificar outros parâmetros, como o dispositivo (CPU ou GPU), a precisão (float32 ou float16) e a revisão (float16 ou master) ao carregar o modelo.
Usando o repositório Mesh Transformer JAX
Outra maneira de baixar e usar o GPT-J é usar a base de código original do repositório GitHub da EleutherAI. Isso requer a instalação de algumas dependências, como JAX, Haiku, Optax, Datasets, TensorFlow Text e SentencePiece. Você pode encontrar as instruções detalhadas sobre como instalá-los aqui.
Depois de instalar as dependências, você pode clonar o repositório e baixar o modelo de ponto de verificação usando os seguintes comandos:
git clone
cd mesh-transformer-jax
pip install -r requisitos.txt
sh download_model.sh
Isso fará o download do arquivo de ponto de verificação do modelo (cerca de 24 GB) e o armazenará em seu diretório local. Você pode então carregar o modelo usando o seguinte código:
from mesh -transformer-jax import GPTJForCausalLM, GPTJTokenizer
modelo = GPTJForCausalLM.from_pretrained("gpt-j-6B")
tokenizer = GPTJTokenizer.from_pretrained("gpt-j-6B")
Usando notebooks Colab
Se você não deseja instalar nada em sua máquina local, também pode usar o Google Colab, uma plataforma online gratuita que permite executar código Python na nuvem. O Colab fornece acesso a GPUs e TPUs, o que pode acelerar a computação e a inferência de GPT-J.Você pode encontrar vários notebooks Colab que demonstram como baixar e usar o GPT-J no site da EleutherAI. Por exemplo, este notebook mostra como gerar texto a partir de um prompt usando GPT-J.
Como usar o GPT-J
Depois de baixar o GPT-J, você pode usá-lo para vários fins e aplicativos. Aqui estão alguns exemplos de como usar o GPT-J:
Gerando texto a partir de um prompt
Um dos usos mais simples e comuns do GPT-J é gerar texto a partir de um determinado prompt. Por exemplo, você pode dar ao GPT-J uma frase ou um parágrafo e pedir que ele continue escrevendo. Para fazer isso, você precisa codificar o prompt usando o tokenizador e passá-lo para o modelo. O modelo retornará uma sequência de tokens que representam o texto gerado. Você pode então decodificar os tokens usando o tokenizador e imprimir a saída. Por exemplo, usando a biblioteca Transformers, você pode escrever o seguinte código:
prompt = "Neste artigo, mostrarei como" # seu prompt
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt") # codifica o prompt
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=50) # gerar texto
output_text = tokenizer.decode(output_ids[0]) # decodifica a saída
print(output_text) # imprime a saída
Isso produzirá algo assim:
Neste artigo, mostrarei como baixar e usar o GPT-J, uma alternativa de código aberto ao GPT-3. O GPT-J é um modelo de transformador em grande escala que pode gerar texto com som natural a partir de um determinado prompt, bem como executar várias tarefas de processamento de linguagem natural.
Você também pode personalizar os parâmetros de geração, como o comprimento, a temperatura, os valores top-k e top-p, para controlar a qualidade e a diversidade da saída. Você pode encontrar mais detalhes sobre como usar esses parâmetros aqui.
Ajuste fino em uma tarefa ou conjunto de dados específico
Outra maneira de usar o GPT-J é ajustá-lo em uma tarefa ou conjunto de dados específico.Por exemplo, você pode ajustar o GPT-J em um conjunto de dados de resumo de texto, como CNN/Daily Mail, e usá-lo para gerar resumos de artigos de notícias. Para fazer isso, você precisa preparar seus dados em um formato adequado, como um arquivo JSON que contém pares de textos de origem e resumos de destino. Você também precisa definir uma configuração de treinamento que especifique os hiperparâmetros, como a taxa de aprendizado, o tamanho do lote, o número de épocas e assim por diante. Você pode então usar a classe Trainer da biblioteca Transformers para treinar seu modelo em seus dados. Por exemplo, usando a biblioteca Transformers, você pode escrever algo assim:
de transformadores import DataCollatorForLanguageModeling, Trainer, TrainingArguments
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer) # define um ordenador de dados
training_args = TrainingArguments( # define argumentos de treinamento
output_dir="saída",
overwrite_output_dir=Verdadeiro,
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=16,
learning_rate=5e-5,
logging_steps=100,
save_steps=1000,
)
trainer = Trainer( # define um trainer
modelo=modelo,
args=treinamento_args,
data_collator=data_collator,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset,
)
trainer.train() # treina o modelo
Isso ajustará seu modelo em seus dados e o salvará no diretório de saída. Você pode então usar seu modelo ajustado para gerar resumos para novos textos. Você pode encontrar mais detalhes sobre como ajustar o GPT-J aqui.
Construindo aplicativos com GPT-J
A maneira final de usar o GPT-J é criar aplicativos com ele. Por exemplo, você pode criar um chatbot que usa GPT-J para gerar respostas com base nas entradas do usuário. Para fazer isso, você precisa criar uma interface de usuário que possa receber as entradas do usuário e exibir as saídas do modelo. Você também precisa definir uma lógica que possa lidar com diferentes tipos de entradas e saídas, como saudações, perguntas, comandos e assim por diante.Você pode usar várias estruturas e bibliotecas, como Flask, Streamlit ou Gradio, para criar sua interface de usuário. Você também pode usar a classe ConversationalPipeline da biblioteca Transformers para simplificar o processo de geração de respostas. Por exemplo, usando a biblioteca Transformers e o Streamlit, você pode escrever algo assim:
importar streamlit como st
de transformadores import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, ConversationalPipeline
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B") # carrega o modelo
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrain("EleutherAI/gpt-j-6B") # carrega o tokenizer
conversational_pipeline = ConversationalPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer) # cria um pipeline de conversação
st.title("GPT-J Chatbot") # cria um título
user_input = st.text_input("Você: ") # cria uma entrada de texto para o usuário
if user_input: # se a entrada do usuário não estiver vazia
conversa = Conversation(user_input) # cria um objeto de conversa
response = conversational_pipeline(conversation) # gera uma resposta
st.text(f"GPT-J: response.generated_responses[-1]") # exibe a resposta
Isso criará um aplicativo de chatbot simples que usa GPT-J para gerar respostas com base nas entradas do usuário. Você pode encontrar mais detalhes sobre como criar aplicativos com GPT-J aqui.
Conclusão
O GPT-J é uma alternativa de código aberto ao GPT-3 que oferece recursos e desempenho semelhantes, mas sem limitações e custos. O GPT-J é um modelo de transformador em grande escala que pode gerar texto com som natural a partir de um determinado prompt, bem como executar várias tarefas de processamento de linguagem natural. Você pode baixar e usar o GPT-J de diferentes maneiras, como usar a biblioteca Hugging Face Transformers, usar o repositório Mesh Transformer JAX ou usar notebooks Colab.Você também pode usar o GPT-J para várias finalidades e aplicativos, como gerar texto a partir de um prompt, ajustar uma tarefa ou conjunto de dados específico ou criar aplicativos com o GPT-J.
Se quiser saber mais sobre o GPT-J e como usá-lo, confira os seguintes recursos:
- O site oficial do EleutherAI - O repositório GitHub oficial do Mesh Transformer JAX - A documentação oficial do Hugging Face Transformers - A postagem no blog oficial do EleutherAI anunciando o GPT-J - O documento oficial do EleutherAI descrevendo o GPT-J Esperamos que você tenha gostado deste artigo e o tenha achado útil. Se você tiver alguma dúvida ou feedback, informe-nos nos comentários abaixo. E se você quiser experimentar o GPT-J, pode usar este link para acessar um notebook Colab que permite gerar texto a partir de um prompt usando o GPT-J. Divirta-se!
perguntas frequentes
Qual é a diferença entre GPT-J e GPT-3?
GPT-J e GPT-3 são modelos de transformadores de grande escala que podem gerar texto com som natural a partir de um determinado prompt, bem como executar várias tarefas de processamento de linguagem natural. No entanto, existem algumas diferenças entre eles:
- O GPT-J é de código aberto e de acesso aberto, enquanto o GPT-3 é proprietário e restrito. - GPT-J tem 6 bilhões de parâmetros, enquanto GPT-3 tem 175 bilhões de parâmetros. - GPT-J é treinado no conjunto de dados Pile, que contém dados de várias fontes, enquanto GPT-3 é treinado principalmente em dados da web. - O GPT-J é gratuito e acessível a todos, enquanto o GPT-3 exige uma taxa e um convite. Como posso baixar o GPT-J?
Você pode baixar e usar o GPT-J de diferentes maneiras, dependendo de suas preferências e necessidades. Alguns dos métodos mais comuns são:
- Usando a biblioteca Hugging Face Transformers - Usando o repositório Mesh Transformer JAX - Usando notebooks Colab Como posso usar o GPT-J?
Você pode usar o GPT-J para diversos fins e aplicações, como:
- Geração de texto a partir de um prompt - Ajuste fino em uma tarefa ou conjunto de dados específico - Criação de aplicativos com GPT-J Quais são alguns exemplos de aplicativos que usam GPT-J?
Alguns exemplos de aplicativos que usam GPT-J são:
- Um chatbot que usa GPT-J para gerar respostas com base nas entradas do usuário - Um resumidor de texto que usa GPT-J para gerar resumos de artigos de notícias - A - Um gerador de código que usa GPT-J para gerar trechos de código a partir de descrições de linguagem natural - Um gerador de letras que usa GPT-J para gerar letras de músicas de um determinado gênero ou tema Quais são as vantagens e desvantagens do GPT-J?
Algumas das vantagens do GPT-J são:
- É de código aberto e de acesso aberto, o que significa que qualquer pessoa pode baixá-lo, usá-lo, modificá-lo e compartilhá-lo - É treinado em um conjunto de dados diversificado e de alta qualidade, tornando-o mais robusto e generalizável - É gratuito e acessível para todos, sem exigir uma taxa ou convite Algumas das desvantagens do GPT-J são:
- Ainda é menor e menos poderoso que o GPT-3, que possui mais parâmetros e dados - Ainda é sujeito a erros e vieses, que podem afetar a qualidade e a confiabilidade da saída - Ainda é computacionalmente caro e consome muitos recursos, o que pode limitar sua escalabilidade e usabilidade 0517a86e26
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