使用 Nano GPT 自訂曲風！一起來建立自己的歌曲生成模型

目錄

1. 介紹 Nano GPT
2. 安裝依賴
3. 架設自己的歌曲生成模型
4. 使用簡化版的模型
5. 使用Apple M1 MacBook
6. 重現 GPT2 模型
7. 微調莎士比亞生成模型
8. 快速預備數據
9. 通用文字模型表現
10. 外部數據集的應用
11. 結論

🧪 使用 Nano GPT 自定義歌曲生成模型

以前不同類型的生成模型讓我們能夠通過訓練模型，在任務進行時自動生成文本。在這個視頻中，我們將介紹 Nano GPT 這個工具，並展示如何使用我們自己的數據集來構建一個歌曲生成模型。

1. 介紹 Nano GPT

Nano GPT 是由 Andre Caparthy 在一部非常有創意的視頻中展示的。他基於 GPT 的代碼從頭開始構建了一個完整的 GPT 模型，並將代碼整理到了這個名為 Nano GPT 的倉庫中。我們非常受到這個視頻的啟發，所以決定試試 Nano GPT。現在，讓我們一起來看看這個倉庫。

2. 安裝依賴

在開始使用 Nano GPT 之前，我們需要先安裝一些依賴。請按照倉庫中的說明進行安裝。

3. 架設自己的歌曲生成模型

Nano GPT 提供了幾個示例，讓我們可以一起來看看。首先是使用莎士比亞文本來訓練一個 GPT 模型。這個示例分為三個步驟：準備數據、訓練模型和生成文本。

首先，我們需要將莎士比亞的數據準備好，並將其分為訓練集和驗證集。然後，我們可以開始訓練模型。最後，我們可以使用sample.Pi文件生成文本。在文檔中，你可以看到生成的文本示例。

4. 使用簡化版的模型

如果你沒有GPU或使用的是MacBook，你可以使用簡化版的模型來生成文本。這將比完整版的模型運行速度更快，但生成的文本可能會稍微差一些。如果你使用的是Apple M1 MacBook，你還可以使用device MPS進行更加高效的運算。

5. 重現 GPT2 模型

接下來，我們來看看如何重現 GPT2 模型。這個示例和第一個示例非常相似，唯一的區別在於我們使用了更豐富的數據集——開放網絡文本。這個模型的訓練需要大量的計算資源和時間，因此我們在這個視頻中不會執行這個示例。

6. 微調莎士比亞生成模型

在這個示例中，我們可以根據一個已經訓練好的 GPT2 模型對莎士比亞生成模型進行微調。這是一種在現有模型的基礎上進一步訓練的方法，可以提高模型生成文本的質量。

7. 快速預備數據

在實際應用中，我們可能需要快速準備數據。這時我們可以使用prepare.pi文件快速預處理數據。這個文件中的代碼可以從網絡上下載數據，將數據進行處理並將其分為訓練集和驗證集。

8. 通用文字模型表現

在這個示例中，我們將展示 GPT2 在不同任務上的表現，例如問答和文本補全。這些通用的文字生成模型可以應用於多種應用場景，並產生令人印象深刻的結果。

9. 外部數據集的應用

除了使用內置的數據集之外，我們還可以使用外部的數據集來訓練模型。在這個示例中，我們將展示如何使用 Spotify Million Song 數據集來訓練一個歌曲生成模型。我們需要下載這個數據集並將其格式化為適合模型訓練的形式。

10. 結論

總結一下，在這個視頻中，我們學習了如何使用 Nano GPT 構建自己的歌曲生成模型。我們介紹了 Nano GPT 的使用方法，並通過幾個示例展示了模型的訓練和生成過程。這個工具使我們能夠以更加自定義和創新的方式生成文本，開拓了許多應用的可能性。

以 Nano GPT 構建自定義的歌曲生成模型！ 🎵

在本視頻中，我們將介紹一個名為 Nano GPT 的工具，它使我們能夠使用自己的數據集來構建一個歌曲生成模型。Nano GPT 是由Andre Caparty在一個非常令人興奮的視頻中展示的，他通過幾百行代碼從頭開始構建了一個完整的GPT模型。讓我們按照以下步驟一起來體驗一下吧！

安裝依賴

在我們開始之前，我們需要先安裝一些依賴。根據倉庫中的說明進行安裝，這樣我們才能順利運行Nano GPT。

準備數據

首先，我們需要準備一些數據，這將作為我們模型的訓練集。在這個示例中，我們將以莎士比亞的文本作為數據集。我們需要將數據集分為訓練集和驗證集。

訓練模型

現在，我們已經準備好了數據，我們可以開始訓練我們的模型了。根據倉庫中的說明，運行訓練腳本並等待訓練完成。

生成歌曲

一旦模型訓練完成，我們可以使用生成腳本來生成歌曲歌詞。運行生成腳本，並觀察生成的歌詞。

微調模型

如果我們不滿意生成的歌曲歌詞，我們還可以微調我們的模型。這將使我們能夠更好地控制生成的歌詞。在微調過程中，我們使用已經訓練好的 GPT 模型作為基礎。

外部數據集

除了使用莎士比亞的文本外，我們還可以使用外部數據集來訓練模型。在這個示例中，我們將展示如何使用 Spotify Million Song 數據集來訓練一個歌曲生成模型。我們需要下載這個數據集並將其格式化為適合模型訓練的形式。

希望這個視頻能幫助到你，讓我們一起來創建屬於自己的歌曲生成模型吧！🎵