GPT-2 文本生成：从加载到微调，完整代码实现

文章目录

• GPT-2 文本生成：从加载到微调，完整代码实现
• • 一、生成流程
  • 二、环境
  • 三、基础推理
  • 四、采样策略对比
  • 五、微调 (Fine-Tuning)
  • • 5.1 数据准备
    • 5.2 训练
    • 5.3 加载微调模型
  • 六、Prompt 工程技术
  • 七、多轮对话
  • 八、应用场景
  • 九、优化技巧
  • • 9.1 避免重复
    • 9.2 控制长度
    • 9.3 指定 EOS
  • 十、总结
  • 代码链接与详细流程

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GPT-2 文本生成：从加载到微调，完整代码实现

一、生成流程

输入 Prompt ↓ Tokenizer (BPE 分词) ↓ GPT-2 模型推理 ↓ 采样策略 (temperature + top_k + top_p) ↓ 输出文本

二、环境

conda create-ntextgenpython=3.10-yconda activate textgen pipinstalltorch transformers datasets accelerate

三、基础推理