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Bert不完全手册8. 预训练不要停!Continue Pretraining

paper: Don't stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks GitHub: https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining 论文针对预训练语料和领域分布,以及任务分布之间的差异,提出了DAPT领域适应预训练(domain-adaptive pretraining)和TAPT任务适应预训练(task

关于代码效率优化的事情

最近要上线代码,然后我在本地运行我的程序 我:一般本地cpu跑程序大概效率需要达到多少? 同事大哥:maybe 70it/s 我运行了一下我的程序显示:running time is 12s/70it ....... what the f... 我承认那一刻我慌了,纳尼,我对我的程序打上无数个print,到底是哪一个地方出了问题哇 然后我发现了

Bert不完全手册7. 为Bert注入知识的力量 Baidu-ERNIE & THU-ERNIE & KBert

借着ACL2022一篇知识增强Tutorial的东风,我们来聊聊如何在预训练模型中融入知识。Tutorial分别针对NLU和NLG方向对一些经典方案进行了分类汇总,感兴趣的可以去细看下。这一章我们只针对NLU领域3个基于实体链接的知识增强方案Baidu-ERNIE,THU-ERNIE和K-Bert来聊下具体实现~ 知识增强

69用于预训练BERT的数据集

点击查看代码 import os import random import torch from d2l import torch as d2l #@save d2l.DATA_HUB['wikitext-2'] = ( 'https://s3.amazonaws.com/research.metamind.io/wikitext/' 'wikitext-2-v1.zip', '3c914d17d80b1459be87

69预训练BERT

点击查看代码 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size, max_len = 512, 64 train_iter, vocab = d2l.load_data_wiki(batch_size, max_len) net = d2l.BERTModel(len(vocab), num_hiddens=128, norm_shape=[128], ffn

Bert bert-base-uncased 模型加载

1、下载模型相关文件到本地路径 https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main 2、修改模型加载,注释为修改前

huggingface中Bert模型的简单使用

因为项目和毕设的缘故,做了挺多关于Bert分类的操作的,也算是有点收获吧,本文在主要记录下transformers库中有关Bert使用较多的类。 在本文中,你将看到 Bert模型的简单回顾 BertConfig,BertTokenizer,BertModel的简单使用 <!--more--> Bert模型 Bert(Bidirectional Transformer for

Bert不完全手册6. Bert在中文领域的尝试 Bert-WWM & MacBert & ChineseBert

一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案。Bert-WWM,MacBert,ChineseBert主要从3个方向在预训练中补充中文文本的信息:词粒度信息,中文笔画信息,拼音信息。与其说是推荐帖,可能更多需要客观看待以下'中文'改良的在实际应用中的效果~ Bert-WWM Take Away: Whole Word Mas

Block Recurrent Transformer:结合了LSTM和Transformer优点的强大模型

在以前的文章中,我们讨论过Transformer并不适合时间序列预测任务。为了解决这个问题Google创建了Hybrid Transformer-LSTM模型,该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。 但是我实际测试效果并不好,直到2022年3月Google研究团队和瑞士AI实验室IDSIA提出了一种新的架构,称为Block Recu

BERT

目录前言 前言 论文全称及链接:《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》 项目地址:google-research/bert BERT全称:Bidirectional Encoder Representations from Transformers

ALBERT

目录介绍模型结构Factorized embedding parameterizationCross-layer parameter sharingSentence order predictionNo Dropout 介绍 谷歌的研究者设计了一个精简的BERT(A Lite BERT,ALBERT),参数量远远少于传统的 BERT 架构。BERT (Devlin et al., 2019) 的参数很多,模型很大,内存消耗很

从普通双非到百度算法岗,优秀!

大家好,我是对白。 今天给大家分享一位23届普通双非硕士参加腾讯、百度和京东等大厂的日常实习经历,最终斩获百度算法岗实习offer,面经干货十足,希望能帮助到即将面试的小伙伴们,以下为原文。 本人目前研二,在后厂村某公司NLP日常实习,看到马上要到3月份了,很多同学要开始暑期实习面试或日

tensorflow版本的bert模型 GPU的占用率为100%而其利用率为0%

Notice: 本方法只是解决问题的一种可能,不一定百分百适用,出现这个问题还有很多其他原因,这个可以作为解决的一种尝试!!! 经过检查发现,是由于激活环境的原因 使用 conda activate env_name激活环境就会出现这种情况 而改换成 source activate env_name就不会出现这种情况 按照官方文

《BERT模型的优化改进方法》读书笔记

https://mp.weixin.qq.com/s/MHm7AxmcuEgFR_oNbNqFkQ 参考这篇文章     BERT预训练方法 BERT 模型使用两个预训练目标来完成文本内容特征的学习。 掩藏语言模型(Masked Language Model,MLM)通过将单词掩盖,从而学习其上下文内容特征来预测被掩盖的单词 相邻句预测(Next Sentence Pr

利用java加载bert模型进行加速推理

这里利用java加载onnx模型,并进行推理。 项目地址:https://github.com/jiangnanboy/onnx-java 步骤 1.利用java加载onnx模型,并进行推理预测。这里采用roberta模型的onnx版。 2.pytorch模型从这里 下载。 3.pytorch模型转为onnx见这里 。 使用 1.sy/BertMask String text = "中国

transformer_bert学习

一、参考资料 (1)github代码 (2)详解transformer https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221 https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ (3)transformer位置向量是什么 https://zhuanlan.zhihu.com/p/338592312 (4)nlp中的mask https://zhuanlan.zhihu.com/p/139595546 (5)美团

pytorch的bert预训练模型名称及下载路径

google的bert预训练模型: BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110

跟着李沐老师做BERT论文逐段精读(笔记)

论文地址 ; 中文翻译 ; 代码地址 ; 视频地址 ; 本篇大部分内容来源 。只做整理补充,推荐去看李沐老师原视频,讲的真的很好 建议学习顺序: 李沐老师论文讲解 -> 图解or手推BERT -> 代码讲解 1-标题 + 作者 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Unders

BERT的双向编码与BiLSTM的编码的不同之处

感觉会有用,先记录下来,如果大家看了有帮助,深感荣幸,若不幸点开了,万分抱歉。 Instead of predicting the next word in a sequence, BERT makes use of a novel technique called Masked LM (MLM): it randomly masks words in the sentence and then it tries to predict them. Ma

transformers 报错,无法加载执行 bert-base-chinese github.com连不上

https://blog.csdn.net/weixin_37935970/article/details/123238677   pip install transformers==3.0.2 pip install torch==1.3.1 pip install huggingface_hub tokenizer = torch.hub.load('huggingface/pytorch-transformers', 'tokenizer', 'be

BERT预训练tensorflow模型转换为pytorch模型

在Bert的预训练模型中,主流的模型都是以tensorflow的形势开源的。但是huggingface在Transformers中提供了一份可以转换的接口(convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py)。 但是如何在windows的IDE中执行呢? 首先,需要安装transformers (可以挂国内清华、豆瓣源之类的加速)

Bert不完全手册1. 推理太慢?模型蒸馏

模型蒸馏的目标主要用于模型的线上部署,解决Bert太大,推理太慢的问题。因此用一个小模型去逼近大模型的效果,实现的方式一般是Teacher-Stuent框架,先用大模型(Teacher)去对样本进行拟合,再用小模型(Student)去模仿Teacher。 为什么蒸馏本身会比直接用小模型去拟合样本取得更好的效果呢?这里

知识增广的预训练语言模型K-BERT:将知识图谱作为训练语料

©原创作者 | 杨健 论文标题: K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph 收录会议: AAAI 论文链接: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681 项目地址: https://github.com/autoliuweijie/K-BERT 01 背景论述 笔者在前面的论文解读中提到过ERN

自然语言处理(二十九):Transformer与BERT常见问题解析

自然语言处理笔记总目录 Transformer介绍 BERT介绍 Transformer结构图: 一、Transformer结构中的Decoder端具体输入是什么? 在训练阶段和预测阶段一致吗? Decoder端的架构:Transformer论文中的Decoder模块是由N=6个相同的Decoder Block堆叠而成,其中每一个Block是由3个子

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之:Rasa 3.x Rules

课程关键字:Transformer、BERT、Dialogue Transformer、Rasa 3.x、Dialogue Policies、GraphComponent、TED Policy、UnexpecTEDIntentPolicy、RulePolicy、MemoizationPolicy、Ensemble 课程介绍: 通过超过16小时对基于Transformer的Rasa智能业务对话机器人对话Policies的全