简介 BERT 是一个强大的语言模型，至少有两个原因：它使用从 BooksCorpus （有 8 亿字）和 Wikipedia（有 25 亿字）中提取的未标记数据进行预训练。...它是通过利用编码器堆栈的双向特性进行预训练的。这意味着 BERT 不仅从左到右，而且从右到左从单词序列中学习信息。 BERT 模型需要一系列 tokens (words) 作为输入。...该论文仅使用单层神经网络作为分类器就取得了很好的效果。 使用 BERT 进行文本分类 本文的主题是用 BERT 对文本进行分类。在这篇文章中，我们将使用kaggle上的BBC 新闻分类数据集。...获取数据，训练时选择打乱样本 train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train, batch_size=2, shuffle=True)...达到 99.6% 模型的保存。这个在原文里面是没有提到的。我们花了很多时间训练的模型如果不保存一下，下次还要重新训练岂不是费时费力？
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。...1、需要的文件 tokenization.py：用于对数据进行处理，主要是分词用； modeling.py：bert模型； optimization.py：用于生成优化器； ?...(bert_init=True) def bert_embed(self, bert_init=True): """ 读取BERT的TF模型 :param bert_init...from checkpoint: {}'.format(init_checkpoint)) 接下来我们就可以使用了； 4、使用模型 config = Config() do_lower_case =...= 0.5 self.use_origin_bert = True # True:使用原生bert, False:使用动态融合bert 生成数据集代码：utils.py import
编码后，作为你自己设计的某种模型（例如 LSTM、SVM 等都由你自己定）的输入，等于说将 Bert 作为一个句子特征编码器，这种方法没有反向传播过程发生，至于如果后续把定长句子向量输入到 LSTM 种继续反向传播训练...背景 本博客将会记录使用transformer BERT模型进行文本分类过程，该模型以句子为输入（影评），输出为1（句子带有积极情感）或者0（句子带有消极情感）；模型大致结构如下图所示，这里就用的是上述所说的...[fdnvho677g.png] 如上图所示，句子输入至模型之前会进行tokenize 第一步，使用BERT 分词器将英文单词转化为标准词（token），如果是中文将进行分词; 第二步，加上句子分类所需的特殊标准词...使用BERT预训练模型 现在，我们需要从填充好的标记词矩阵中获得一个张量，作为DistilBERT的输入。...任务一：屏蔽语言模型（Masked LM） 该任务类似于高中生做的英语完形填空，将语料中句子的部分单词进行遮盖，使用 [MASK] 作为屏蔽符号，然后预测被遮盖词是什么。
关于如何使用 PyTorch 对 BERT 进行多标签分类微调的笔记。 一个关于如何使用 BERT 进行摘要的 EncoderDecoder 模型的热启动的笔记本。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。 裸的 Bert 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 裸的 Bert 模型变换器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。...这可以用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推断。如果指定了，所有计算将使用给定的 dtype 进行。 请注意，这只指定了计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。...这可以用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推断。如果指定了，所有计算将使用给定的 dtype 进行。 请注意，这只指定了计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。
tokenizer进行文本分词。...__call__,encode,encode_plus,batch_encode_plus等方法编码 #可以使用decode,batch_decode等方法进行解码 text_codes = tokenizer...第1种是指定模型架构(如: from transformers import BertModel) 第2种是自动推断模型架构(如: from transformers import AutoModel)...第3种是自动推断模型架构并自动添加Head (如: from transformers import AutoModelForSequenceClassification ) 第1种方案和第2种方案用户可以灵活地根据自己要做的任务设计...四，评估模型 可以使用huggingFace的evaluate库来进行模型评估。 通过evaluate的load方法可以加载一些常用的评估指标。
文章大纲 bert 简介 bert 文本分类参考流程 albert 简介 参考文献 bert 简介 bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果...文本分类实际上是将BERT得到的T_1这一层连接上一个全连接层进行多分类。...只能进行纯字的embedding在中文场景效果提升有限。...苏剑林大神的预训练简介系列： 使用keras-bert实现文本多标签分类任务 https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/111783250 pytorch...bert： https://github.com/songyingxin/Bert-TextClassification 使用Bert预训练模型文本分类（内附源码）机器之心 https://www.jiqizhixin.com
我们开发了一个基于 Transformer 的序列到序列模型，与公开可用的预训练 BERT、GPT-2 和 RoBERTa 检查点兼容，并对初始化我们的模型（编码器和解码器）使用这些检查点进行了广泛的实证研究...用法示例和提示 该模型可以与 EncoderDecoderModel 结合使用，以利用两个预训练的 BERT 检查点进行后续微调: >>> # leverage checkpoints for Bert2Bert...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）而不是形状为(batch_size...cls_token (str, optional, defaults to "") — 用于进行序列分类时使用的分类器标记（对整个序列进行分类而不是每个标记进行分类）。...这可以用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推断。如果指定了所有计算将使用给定的dtype进行。 请注意，这仅指定计算的数据类型，不影响模型参数的数据类型。
为了解决这一挑战，我们引入了一种能够解码任意视觉提示的新型多模态模型。这使用户可以直观地标记图像，并使用自然提示与模型进行交互，如“红色边界框”或“指向箭头”。...Liu 展示了使用预训练检查点初始化序列到序列模型进行序列生成任务的有效性。...如果使用了 past_key_values，用户可以选择仅输入形状为 (batch_size, 1) 的最后的 decoder_input_ids（即没有将过去的键值状态提供给该模型的那些）而不是形状为...如果使用了 past_key_values，用户可以选择仅输入最后的 decoder_input_ids（这些没有将它们的过去键值状态提供给此模型）的形状为 (batch_size, 1)，而不是所有形状为...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 裸的 VisualBert 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。
这里构建的是TPUEstimator，但没有TPU时，它也可以像普通estimator一样工作。...1.3 run_pretraining.py 这个模块用于BERT模型的预训练，即使用masked language model和next sentence的方法，对BERT模型本身的参数进行训练。...如果使用现有的预训练BERT模型在文本分类/问题回答等任务上进行fine_tune，则无需使用run_pretraining.py。...如果使用现有的预训练BERT模型在文本分类/问题回答等任务上进行fine_tune，则无需使用create_pretraining_data.py。...如果需要训练文本分类之外的模型，如命名实体识别，BERT的官方项目中没有完整的demo，因此需要设计和实现自己的model_fn和input_fn。
如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（那些没有将其过去键值状态提供给此模型的）而不是形状为(batch_size...TapasForQuestionAnswering 或 TFTapasForQuestionAnswering 进行推断（即对新数据进行预测）。...但是，请注意，推断取决于设置是否为会话式不同。在非会话式设置中，可以并行对批次中的所有表格-问题对进行推断。...进行推断（即在新数据上进行预测）。...但是，请注意，推断取决于设置是否是对话式。在非对话式设置中，可以并行对批处理中的所有表格-问题对进行推断。
中文一般由多个字组成一个词，传统的中文文本任务通常使用一些分词工具，得到严格意义上的词。在原始的BERT中，对于中文，并没有使用分词工具，而是直接以字为粒度得到词向量的。...为便于理解，本文的图解中不考虑batch_size这个维度，实际模型训练时，batch_size通常大于1。...BERT用到的主要是Transformer的Encoder，没有使用Transformer Decoder。 把多个Transformer Encoder组装起来，就构成了BERT。...最初，HuggingFace用PyTorch实现了BERT，并提供了预训练的模型，后来。越来越多的人直接使用HuggingFace提供好的模型进行微调，将自己的模型共享到HuggingFace社区。...首次使用这个模型时，transformers 会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。
它对BERT进行了三个改造 Three main changes of ALBert from Bert： 1）词嵌入向量参数的因式分解 Factorized embedding parameterization...最大的模型，训练了1百万步后，还是没有过拟合训练数据。...2）为加快训练速度，使用LAMB做为优化器 Use lAMB as optimizer, to train with big batch size 使用了大的batch_size来训练(4096)。...预训练序列长度sequence_length设置为512，批次batch_size为4096，训练产生了3.5亿个训练数据(instance)；每一个模型默认会训练125k步，albert_xxlarge...中文任务集上效果对比测试 Performance on Chinese datasets 自然语言推断：XNLI of Chinese Version ?
这里要注意的是，因为学生模型要拟合教师模型的分布，所以在求p时的也要使用一样的参数T。...当然可以，Hinton在论文中进行了证明，如果T很大，且logits分布的均值为0时，优化概率交叉熵和logits的平方差是等价的。 BERT蒸馏 在BERT提出后，如何瘦身就成了一个重要分支。...同时因为任务数据有限，作者基于以下规则进行了10+倍的数据扩充： 用[MASK]随机替换单词 基于POS标签替换单词 从样本中随机取出n-gram作为新的样本 但由于没有消融实验，无法知道数据增强给模型提升了多少最终效果...TinyBERT，在计算隐层loss时增加一个线性变换，扩大学生模型的维度： 对于针对某项任务、只想蒸馏精调后BERT的情况，则推荐进行剪层，同时利用教师模型的层对学生模型进行初始化。...对于hard label，使用KL和CE是一样的，因为 ，训练集不变时label分布是一定的。
Liu 的《利用预训练检查点进行序列生成任务》中展示了使用预训练检查点初始化序列到序列模型进行序列生成任务的有效性。...Liu 的《利用预训练检查点进行序列生成任务》中展示了使用预训练检查点初始化序列到序列模型进行序列生成任务的有效性。...Liu 的《利用预训练检查点进行序列生成任务》中展示了使用预训练检查点初始化序列到序列模型进行序列生成任务的有效性。...作者们没有像 BERT 那样使用 MaskedLM 进行预训练，而是使用了两种新技术：交叉注意力遮蔽语言建模和反向翻译遮蔽语言建模。目前这两个 LMHead 目标在这里没有实现。...这是一个多语言语言模型。 下一句预测在预训练过程中没有使用。
今天分享一篇来自于 ACL 2022 的文章，总体思想就是在 meta-learning 的基础上，采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码，并且将二者进行 Dot Product...1.1 架构 ▲图1.模型整体构架 从上图中可以清楚的看到，作者采用了双塔 BERT 来分别对文本的 Token 和每个 Token 对应的 label 进行编码。...在进行 Token 编码时，对应每个 通过 BERT 模型可以得到其对应的向量 ，如下所示： 这里需要注意的是 BERT 模型的输出取 last_hidden_state 作为对应 Token 的向量...： 由于这里使用了 label 编码表征的方式，相比于其他的 NER 方法，在模型遇到新的数据和 label 时，不需要再初始一个新的顶层分类器，以此达到 Few-shot 的目的。...双塔 BERT 代码实现（没有采用 metric-based 方法）： #!
1.1 架构 ▲图1.模型整体构架 从上图中可以清楚的看到，作者采用了双塔 BERT 来分别对文本的 Token 和每个 Token 对应的 label 进行编码。...1.2 Detail 此外，作者在对标签进行表征时，也对每个标签进行了相应的处理，总体分为以下三步： 1....在进行 Token 编码时，对应每个 通过 BERT 模型可以得到其对应的向量 ，如下所示： 这里需要注意的是 BERT 模型的输出取 last_hidden_state 作为对应 Token 的向量...： 由于这里使用了 label 编码表征的方式，相比于其他的 NER 方法，在模型遇到新的数据和 label 时，不需要再初始一个新的顶层分类器，以此达到 Few-shot 的目的。...双塔 BERT 代码实现（没有采用 metric-based 方法）： #!
使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 裸 Wav2Vec2Bert 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的顶部头。...对于所有处理器具有config.return_attention_mask == False的模型，当进行批量推断时，应避免传递attention_mask以避免性能下降。...对于所有处理器具有config.return_attention_mask == False的模型，当进行批量推断时，应避免传递attention_mask以避免性能下降。...对于所有处理器具有config.return_attention_mask == False的模型，应避免传递attention_mask以避免在进行批量推断时性能下降。...对于所有处理器具有config.return_attention_mask == False的模型，应避免传递attention_mask以避免在进行批量推断时性能下降。
使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 裸 MEGA 模型，输出原始隐藏状态，没有特定的头部。...如果使用past_key_values，用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)的最后decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）而不是形状为(batch_size...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（即没有将其过去的键值状态提供给此模型的那些）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是形状为...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）而不是形状为(batch_size...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给该模型的）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是所有形状为
这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。 tokenize_chinese_chars（bool，可选，默认为True）— 是否对中文字符进行标记化。...如果使用了past_key_values，用户可以选择只输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）而不是形状为(batch_size...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个decoder_input_ids（即没有将过去的键值状态提供给该模型的那些）而不是形状为(batch_size...如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给此模型）而不是形状为(batch_size...要在 Seq2Seq 模型中使用，模型需要使用is_decoder参数和add_cross_attention设置为True进行初始化；然后期望将encoder_hidden_states作为输入传递给前向传递
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