Github项目地址：

https://github.com/openai/gpt-2

视频：《OpenAI Text Generator - YouTube》by Siraj Raval

地址： https://www.youtube.com/watch?v=0【【微信】】

（或者打开：https://weibo.com/tv/v/【【微信】】 ）

本项目是《 Language Models are Unsuper【【微信】】rs（语言模型是无人监督的多任务学习者）》一文的代码实现

目前，我们只发布了一个较小的（117M参数）版本的GPT-2。

若想查看更多详情，请访问我们的博客。

安装

用Git克隆此项目仓库，然后用 cd 进入目录以获取其余命令

git clone https://github.com/openai/gpt-2.git && cd gpt-2

本机安装

下载模型数据：

sh download_model.sh 117M

其余步骤可以选择使用【【微信】】或conda之类的工具在虚拟环境中完成。

安装tensorflow 1.12（支持GPU，如果你有GPU并希望它们运行得更快的话）

pip3 install tensorflow==1.12.0

或者

pip3 install tensorflow-gpu==1.12.0

安装其他的python包：

pip3 install -r re【【微信】】.txt

Docker容器内安装

构建Dockerfile并将创建的图像标记为gpt-2：

docker build --tag gpt-2 -f Dockerfile.gpu . # or Dockerfile.cpu

从gpt-2 docker镜像启动交互式bash会话。

如果你可以访问N【【微信】】并且能成功安装 n【【微信】】.0，则可以选择使用 --runtime=nvidia 标志。

【【微信】】=n【【微信】】

用法

警告：样品未经过滤，可能含有令人反感的内容。

下面的一些示例可能包括Unicode文本字符。 请设置环境变量：

export PYTHONIOENCODING=UTF-8

以UTF-8模式覆盖标准流设置。

无条件样本生成

要从小模型生成无条件样本：

python3 src/generate_unconditional_samples.py | tee /tmp/samples

控制样本有不同的标志：

python3 src/generate_unconditional_samples.py --top_k 40 --temperature 0.7 | tee /tmp/samples

要查看标志的说明，请使用：

python3 src/generate_unconditional_samples.py -- --help

条件样本生成

要提供模型自定义提示，你可以使用以下命令：

python3 src/interacti【【微信】】es.py --top_k 40

要查看标志的说明，请使用：

python3 src/interacti【【微信】】es.py -- --help

GPT-2 样本

警告：样品未经过滤，可能含有令人反感的内容。

虽然我们还没有正式发布GPT-2，但你可以在 gpt-2-samples 文件夹中看到它的一些样本。 我们使用默认设置（温度1和无截断）显示无条件样本，温度为0.7，并使用top_k 40进行截断。我们又使用默认设置（温度1和无截断）显示带有从WebText测试集中提取的上下文的条件样本， 温度为0.7，截断时为top_k 40。

未来的工作

我们可能会发布用于在各种基准测试中评估模型的代码。

我们仍在考虑发布规模更大的模型。

点击阅读原文，查看 一个续写故事达到人类水平的AI，OpenAI大规模无监督语言模型GPT-2 OpenAI软件下载（资源｜OpenAI 文本生成器gpt2）由ChatGPT中文网发布，转载请联系本站书面授权。 特别声明：本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者在两周内速来电或来函联系。

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openai lab和openai关系

近期，AIGC概念在二级市场迅速走红，相关个股的股价也节节攀升。信达证券的研报指出，2021年之前AIGC以生成文字为主，而新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频甚至3D内容，潜在市场空间被进一步打开。

AIGC将是元宇宙、Web3.0时代的生产力工具

东方财富也发布研究报告称，AIGC是继PGC、UGC后的新内容生产形态，其技术正在加速成熟。AIGC生成正从“降本增效”向“创造价值”转变，尤其在图片和视频领域。研报认为底层技术明确并预计1-2年规模化应用的领域主要是创意图像生成、功能性图像生成和文字生成图像。

事实上，AIGC 并不是一个新概念，AIGC全称为Artificial Inteligence Generated Content，即人工智能生产的内容。资料显示，AIGC、NFT和VR/AR是元宇宙和Web3.0的三大基础设施。随着数据积累、算力提升和算法迭代，人工智能在逐步渗透在写作、编曲、绘画和视频制作等创意领域。

AIGC发展前景广阔

那么AIGC，有什么用？1、AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。2、AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式。3、助力“元宇宙”发展。通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。

具体来看：

1）AIGC+传媒：写稿机器人、采访助手、视频字幕生成、语音播报、视频锦集、人工智能合成主播；2）AIGC+电商：商品3D模型、虚拟主播、虚拟货场；3）AIGC+影视：AI剧本创作、AI合成人脸和声音、AI创作角色和场景、AI自动生成影视预告片；

4）AIGC+娱乐：AI换脸应用（如FaceAPP、ZAO）、AI作曲（如初音未来虚拟歌姬）、AI合成音视频动画；5）AIGC+教育：AI合成虚拟教师、AI根据课本制作历史人物形象、AI将2D课本转换为3D；6）AIGC+金融：通过AIGC实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，通过AIGC塑造虚拟数字人客服；

7）AIGC+医疗；AIGC为失声者合成语言音频、为残疾人合成肢体投影、为心理疾病患者合成医护陪伴；8）AIGC+工业：通过AIGC完成工程设计中重复的低层次任务，通过AIGC生成衍生设计，为工程师提供灵感。

AIGC的爆火自然吸引了无数关注的目光，目前大模型商业化的潜力日趋清晰化。大模型企业可以根据B、C端用户的实际需求“按需提供服务”，并进行商业转化；还可以带动人们对于云计算和云存储的使用量上升。AIGC发展前景广阔，有望成为大模型商业化和长期价值探索的一条新路径。

4只AIGC产业链核心龙头

谷歌（GOOG.US）：谷歌发布了AI生成视频模型Imagen Video、【【微信】】，也首次开放了自家文本图像模型Imagen的测试。自推出以来，Imagen一直被与OpenAI的DALL-E 2、Stability AI的Stable Diffusion相比较，但谷歌态度一直较为谨慎，没有将该模型向公众开放。不过现在，谷歌终于宣布将把Imagen添加到其【【微信】】应用中，作为一种收集关于该技术的早期反馈的方式。

【【微信】】，是今年谷歌推出的一款用于对各种AI系统进行测试的应用程序，最初用户仅可以在上面与AI聊天机器人LaMDA 2进行交流，此次更新将添加两种与Imagen互动的新方式。除此之外，谷歌一鼓作气发布了四项最新的AIGC技术成果，其能够根据文本提示生成高分辨率长视频、3D模型、音乐、代码、文字内容等。

百度（BIDU.US）：百度创始人兼首席执行官李彦宏表示，过去一年无论是在技术层面还是商业应用层面，人工智能都有了巨大的进展，有些甚至是方向性的改变。其中人工智能技术方向性改变体现就是AIGC。

而百家号是百度移动生态AIGC应用的“先遣部队”，除了AI作画功能、AIGC图文转视频技术外，百家号还推出了数字主持人，为创作者实现更多场景的应用体验。不仅能自动播报新闻，还能胜任多语种播报、手语主持、24小时自动化播报等任务。

微美全息（WIMI.US）：微美全息公司有AIGC技术储备，长期坚持围绕AI与AR融合，打造面向未来的技术能力，研发了AR直播技术、AI人脸识别等，逐步探索并验证了AR远程协作、AI图像识别等场景,针对性研发方面取得突破性进展。未来该公司将持续关注市场趋势及前瞻技术，在Web3.0时代为用户创作提供更多工具和内容支撑。

值得关注的，AIGC能力背后主要依赖人工智能技术，包括预训练大模型、深度学习平台、以及人工智能芯片等。微美全息成立了全息科学院在人工智能领域深入研究，在算法层面，赋予了AI算法全新的角色，不再局限于指令控制，而是更多地开展图像结构化以及大数据分析，发挥其极佳运算能力，提升整体平台的效能，助于研发数字人内容创作引擎、元宇宙场景开发工具。

阿里巴巴（BABA.US）：阿里巴巴也推出了首个中文AI模型社区，意为降低AI应用门槛，构建AI时代的“基础设施”。阿里巴巴旗下阿里达摩院牵头推出魔搭社区 ModelScope。社区首批上架超 300 个模型，其中中文模型超过 100 个，覆盖了视觉、语音、自然语言处理、多模态等 AI 主要领域，覆盖主流任务超过 60 个，均全面开源并开放使用。

结语

展望未来，AIGC的发展空间巨大。根据业内机构预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。另据《Generative AI ：【【微信】】》的分析，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

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