OpenAI「假新闻」生成器GPT-2的最简Python实现

作者：机器之心来源：机器之心公众号

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04-20

选自GitHub

机器之心整理

由 OpenAI 推出的文本生成模型 GPT-2 最近引发了人们的广泛关注，这种算法不仅在很多任务上超过了此前的最佳水平，还可以根据一小段话自动「脑补」出大段连贯的文本，并模拟不同的写作风格。它看起来可以用来自动生成「假新闻」。

然而这个模型内含多达 15 亿个参数，过高的算力要求让大多数开发者望而却步。而且 OpenAI 还曾「出于对模型可能遭恶意应用的担忧，并不会立即发布所有预训练权重。」一时引发机器学习社区的吐槽。

近日，由 Buzzfeed 数据科学家 Max Woolf 开源的「GPT-2 精简版」出现在 GitHub 上。这是一个简单的 Python 软件包，它封装了 OpenAI GPT-2 文本生成模型（特别是它是具有 1.17 亿超参数的「较小」版本）的现有模型微调和生成脚本。此外，这个软件包让我们可以更容易地生成文本，生成一个文件以便于管理，从而允许前缀强制文本以给定的短语开头。

项目链接：https://github.com/minimaxir/gpt-2-simple

文本生成示意

该 Python 包包含以下内容，并对其进行了最小程度的低级更改：

来自 OpenAI 官方 GPT-2 库的模型管理（MIT 许可证）
来自 GPT-2 中 Neil Shepperd fork 的模型微调（MIT 许可证）
来自 textgenrnn 的文本生成输出管理（MIT 许可证）

为了微调，该项目强烈建议你使用 GPU，虽然你用 CPU 也可以生成（但速度会慢很多）。如果你在云端训练，强烈建议你使用 Colaboratory notebook 或带有 TensorFlow 深度学习图像的谷歌计算引擎 VM（因为 GPT-2 模型位于 GCP 上）。

你可以使用 gpt-2-simple 在这个 Colaboratory notebook 中免费用 GPU 来重新训练模型，该 notebook 还演示了这个软件包的其它功能。

Colaboratory notebook 地址：https://colab.research.google.com/drive/1VLG8e7YSEwypxU-noRNhsv5dW4NfTGce

安装

gpt-2-simple 可以通过 PyPI 来安装：

pip3 install gpt_2_simple

你还要为你的系统安装相应的（如 tensorflow 或 tensorflow-gpu）

使用

将模型下载到本地系统的示例，在数据集上对它进行微调，然后生成一些文本。

警告：模型是预训练的，因此任何微调模型都是 500MB。

import gpt_2_simple as gpt2

gpt2.download_gpt2()   # model is saved into current directory under /models/117M/

sess = gpt2.start_tf_sess()
gpt2.finetune(sess, 'shakespeare.txt', steps=1000)   # steps is max number of training steps

gpt2.generate(sess)

生成模型的检查点默认在/checkpoint/run1 中。如果你想从该文件夹中加载模型并从中生成文本：

import gpt_2_simple as gpt2

sess = gpt2.start_tf_sess()
gpt2.load_gpt2(sess)

gpt2.generate(sess)

与 textgenrnn 一样，你可以用 return_as_list 参数生成并保存文本供以后使用（如 API 或机器人）。

single_text = gpt2.generate(sess, return_as_list=True)[0]
print(single_text)

如果你想在 checkpoint 文件夹中存储或加载多个模型，可以把 run_name 参数传递给 finetune 和 load_gpt2。

注意：如果你想在另一个数据集上进行微调或加载另一个模型，先重启 Python 会话。

gpt-2-simple 和其它文本生成程序的区别

GPT-2 用来生成文本的方法与 textgenrnn 等其它安装包（特别是纯粹使用 GPU 生成完整文本序列并随后对其进行解码的安装包）使用的方法略有不同，这些方法在没有破解底层模型代码的情况下无法轻易修复。

所以：

一般来说，GPT-2 更擅长在整个生成长度上维护上下文，从而能够有效地生成对话文本。文本在语法上通常也是正确的，并且有适当的大写和较少的打印错误。
原始 GPT-2 模型在大量来源的文本上进行训练，使该模型包含输入文本中看不到的趋势。
GPT-2 针对每个请求最多只能生成 1024 个 token（约是 3-4 段英语文本）。
GPT-2 在到达特定的结束 token 时无法提前停止。（暂时解决方法：将 truncate 参数传递给 generate 函数，以便只收集文本，直至到达特定的结束 token。你可能想适当地缩小 length。）
较高温度（如 0.7-1.0）能够更好地生成更有趣的文本，而其它框架在温度 0.2-0.5 之间运转更好。
当对 GPT-2 进行微调时，它并不清楚较大文本中文档的开头或结尾。你需要使用定制的字符序列来显示文档的开头或结尾。之后在文本生成中，你可以指定针对开始 token 序列的 prefix 和针对结束 token 序列的 truncate。
通过设置一个可分成 nsamples 的 batch_size，你可以使用 GPT-2 生成并行文本，从而加快生成速度。GPT-2 与 GPU 配合得很好（可以在 Colaboratory K80 上将 batch_size 设置为 20）！

计划工作

注意：除非需求另有规定，否则本项目的范围非常小。