2023 Python 计算生态四月推荐榜 第62期
23年4月10日 · Python123 3380 人阅读
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GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于神经网络的自然语言处理技术，它是由OpenAI公司开发的。该技术使用了Transformer架构，可以对语言进行预训练，然后利用预训练的模型进行下游任务的Fine-tuning。GPT是一种生成式模型，它可以生成自然语言文本。GPT技术在自然语言处理领域具有广泛的应用。它可以被用于许多任务，例如文本生成、机器翻译、对话生成等等。在文本生成方面，GPT可以生成连贯、自然的文本，例如新闻报道、小说、诗歌等等。在机器翻译方面，GPT可以处理多语种之间的翻译任务，使得翻译的结果更加准确和自然。在对话生成方面，GPT可以用于开发聊天机器人，实现智能问答和自然语言交互。
2023年4月，随着OpenAI发布GPT-4，模型可以更准确地解决难题，好事者特别推荐10款优秀的Python计算生态，帮助您了解GPT自然语言处理技术。
Gpt-2
GPT-2（Generative
Pre-trained Transformer 2）是一种基于神经网络的自然语言处理技术，由OpenAI公司开发。它是GPT技术的升级版，具有更高的模型参数和更强的语言生成能力。
https://github.com/openai/gpt-2
nanoGPT
nanoGPT是一个基于PyTorch框架的小型GPT模型实现。它是由EleutherAI团队开发的，用于训练小型规模的自然语言处理模型。
https://github.com/karpathy/nanoGPT
minGPT
minGPT是一个基于PyTorch的轻量级Transformer模型的实现，用于自然语言处理任务，如语言模型、文本生成、翻译等。它是GPT模型的简化版本，只包含必要的组件和特性，并且可定制性强。minGPT的代码简洁、易于理解和扩展，适合学习者和研究者使用。它的存储库包含了许多有用的示例和文档，可以帮助用户了解如何使用和修改minGPT模型。
https://github.com/karpathy/minGPT
haystack
Haystack是一个开源NLP框架，可使用Transformer模型和LLMs (GPT-3) 与您的数据进行交互。Haystack提供了可用于生产的工具，可快速构建类似ChatGPT的问题回答，语义搜索，文本生成等。
https://github.com/deepset-ai/haystack
GPT2-Chinese
GPT2-Chinese 存储库是一个基于中文语言模型 GPT-2 的开源项目。该存储库提供了
GPT-2 模型的预训练权重以及相应的代码和工具，使得用户可以利用该模型进行中文自然语言处理任务，如文本生成、语言模型预测、机器翻译等。
https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese
WriteGPT
基于开源GPT2.0的初代创作型人工智能，可扩展、可进化。
https://github.com/EssayKillerBrain/WriteGPT
BioGPT
BioGPT 存储库是一个自然语言处理模型，专门用于生物医学领域的文本处理。
https://github.com/microsoft/BioGPT
gpt-2-simple
gpt-2-simple是一个使用OpenAI的GPT-2模型的Python库，可以用于生成文本、筛选文本和对话等任务。该库包含了预处理数据和预训练模型，可用于生成文本的任务。gpt-2-simple库使用简单，只需几行代码即可生成文本。它还支持从文本文件中读取和保存模型，以及从模型中生成文本。此外，gpt-2-simple还包括了一些示例代码和文档，以帮助用户更好地了解和使用该库。
https://github.com/minimaxir/gpt-2-simple
GPT2-chitchat
GPT2-chitchat 存储库是一个基于 GPT-2 模型的开源项目，旨在为开发者提供一个可自定义的 chitchat 模型，并为开发者提供一个简单的 API 接口，使其可以将该模型用于自己的应用中。
https://github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat
picoGPT
picoGPT 是一个轻量级的 GPT (Generative Pretrained Transformer) 存储库，由 OpenAI GPT 模型的创造者之一所创建。该存储库包含了一个小型的 GPT 模型，可以用于生成文本，例如生成对话、故事、代码等。picoGPT 的模型大小只有
117M，相比于其他 GPT 模型而言，它的体积非常小，但是在生成文本方面表现依然优秀。picoGPT 可以通过预训练和微调来改进其性能，并且可以在多个平台上使用，包括 Python、JavaScript
和 Swift。
https://github.com/jaymody/picoGPT
Python3Turtle
