El modelo GPT-2 original se basa en una arquitectura de transformador con bloques de autoatención causales entrenado con el corpus WebText y utiliza tokenización BPE para segmentar texto en subtokens permitiendo un manejo eficaz de un vocabulario muy amplio
En su configuración estándar dispone de 12 capas ocultas un tamaño de embedding de 768 vectores y 12 cabezas de atención cada una con 64 dimensiones ocultas generando un total aproximado de 110 millones de parámetros ajustables durante el entrenamiento
El entrenamiento se realizó en una gran colección de datos web filtrados para garantizar calidad y diversidad de lenguaje La función de pérdida implementada es entropía cruzada que mide la discrepancia entre la distribución real de tokens y la distribución predicha por el modelo permitiendo optimizar los pesos mediante propagación inversa
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