OpenAI的GPT-2:用Python构建世界上最先进的文本生成器的简单指南

介绍

“The world’s best economies are directly linked to a culture of encouragement and positive feedback.”

你能猜到上面那句话是谁说的吗?这并不是某位总统或首相，当然也不是像Raghuram Rajan那样的顶尖经济学家说出来的。

这句话是由我们的机器产生的！是的，你没听错，这是一个在OpenAI的GPT-2框架上训练的自然语言处理(NLP)模型训练“说出”了这句话。所以你现在觉得机器学习的状态完全在另一个层次上了吗?

在NLP真正的黄金时代，OpenAI的GPT-2改变了我们处理文本数据的方式。ULMFiT和谷歌的BERT轻松地为NLP爱好者打开了大门，而GPT-2则打破了这一局面，使NLP任务(主要是文本生成)的工作变得更加容易。

在本文中，我们将使用GPT-2构建我们自己的文本生成器。

有没有一点小期待呢？让我们开始进入正文。我们将首先直观理解GPT-2，然后直接进入Python构建文本生成模型。

另外，如果你是一个狂热的NLP追随者，我想你会喜欢下面关于NLP最新发展的指南和教程:

8个优秀的预训练模型：
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/pretrained-models-get-started-nlp/?utm_source=blog&utm_medium=openai-gpt2-text-generator-python
Transformers介绍：
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/06/understanding-transformers-nlp-state-of-the-art-models/?utm_source=blog&utm_medium=openai-gpt2-text-generator-python
PyTorch-Transformers介绍:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/07/pytorch-transformers-nlp-python/?utm_source=blog&utm_medium=openai-gpt2-text-generator-python
StanfordNLP介绍：
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/02/stanfordnlp-nlp-library-python/?utm_source=blog&utm_medium=openai-gpt2-text-generator-python

OpenAI的GPT-2框架有什么新特性?

自然语言处理(NLP)在过去的几年里以惊人的速度发展，机器现在能够理解句子背后的语境，当你思考这个问题时，你会发现这是一个真正具有里程碑意义的成就。

由OpenAI开发的GPT-2是一个预训练语言模型，我们可以使用它来完成各种NLP任务，比如：

语言模型（LM）是现代自然语言处理的重要任务之一。语言模型是预测文档中下一个单词或字符的概率模型。

GPT-2是OpenAI最初的NLP框架GPT的继承者，完整的GPT-2模型有15亿个参数，几乎是GPT参数的10倍。正如你可能已经猜到的那样，GPT-2给出了最先进的结果(稍后我们将会看到)。

这个预训练的模型包含了从Reddit的出站链接中收集的800万个网页的数据。让我们花一分钟来了解一下GPT-2是如何工作的。

架构

GPT-2的架构是基于谷歌在他们的论文“Attention is all you need”中提出的非常著名的Transformers概念。Transformers提供了一种基于编码器和解码器的机制来检测输入输出依赖关系。

在每个步骤中，模型在生成下一个输出时，将前面生成的符号作为额外的输入使用。

除了有更多的参数和Transformers层外，GPT-2只有少量架构修改:

"GPT-2在各种领域特定的语言建模任务上取得了最先进的成绩。我们的模型不是针对任何特定于这些任务的数据进行训练的，而是作为最终测试对它们进行评估,这就是所谓的zero-shot设置。当