使用BERT分为两步：预训练和微调。 预训练的代价非常高昂（需要4到16个云TPU训练4天），但是每种语言都是训练一次就够了。...从完全相同的预训练模型开始，本文中的所有结果只需最多在单个云TPU上运行1小时，或者在GPU上运行几小时。...例如，目前最先进的单系统SQuAD，在单个云TPU上训练大约30分钟，就能获得91.0％的Dev F1分数。 BERT的另一个重要特性是，它能适应许多类型的NLP任务。...论文里微调试验的TensorFlow代码，比如SQuAD，MultiNLI和MRPC。 此项目库中的所有代码都可以直接用在CPU，GPU和云TPU上。...使用 BERT 提取固定特征向量(如 ELMo) 有时候，与对整个预训练模型进行端到端的微调相比，直接获得预训练模型的语境嵌入会更好一些。
在TPUv2上预训练BERT-Base模型大约需要54小时。Google Colab并非设计用于执行长时间运行的作业，它会每8小时左右中断一次训练过程。...也就是说，使用Colab TPU，你可以在以1美元的价格在Google云盘上存储模型和数据，以几乎可忽略成本从头开始预训练BERT模型。...BERT文件使用WordPiece分词器，在开源中不可用。我们将在unigram模式下使用SentencePiece分词器。虽然它与BERT不直接兼容，但是通过一个小的处理方法，可以使它工作。...VOC_SIZE的典型值介于32000和128000之间。如果想要更新词汇表，并在预训练阶段结束后对模型进行微调，我们会保留NUM_PLACEHOLDERS个token。...以上就是是在云TPU上从头开始预训练BERT的指南。 下一步 好的，我们已经训练好了模型，接下来可以做什么？
BERT 的使用基本可以分为两个阶段： 预训练阶段的费用不菲（在 4-16 个 TPU 上训练需要花上4天），好在每个语种的训练都能一次性搞定（目前模型只支持英语，多语言模型会在不久的将来发布）。...只要一开始使用同样的预训练模型，论文中所有的成果只需在单个TPU 中训练 1 个小时就能复现（在单个 GPU 上也只需几个小时就能复现）。...预训练数据生成和数据训练的代码 可以通过免费 TPU 集群运行 BERT 的 Colab 链接 资料库里的所有代码都可以在 CPU、GPU 和 TPU 集群上运行。...使用 BERT 进行微调 重要事项：文中的所有结果都是在 64GB 内存的单个 TPU 上进行微调。...使用 BERT-Base 模型进行微调的代码正常情况下可以在给定超参数、拥有 12GB 内存以上的 GPU 上运行。
BERT 官方项目地址：https://github.com/google-research/bert 最后，这个项目可以在 CPU、GPU 和 TPU 上运行，但是在有 12GB 到 16GB 显存的...因此读者也可以在 Colab 先试着使用 BERT，如下展示了在 Colab 上使用免费 TPU 微调 BERT 的 Notebook： BERT Colab 地址：https://colab.sandbox.google.com...在模型架构上，BERT 使用了非常深的网络，原版 Transformer 只堆叠了 6 个编码器解码器模块，即上图的 N=6。...但是基于给定的超参数，BERT-Base 模型在不同任务上的微调应该能够在一块 GPU（显存至少 12GB）上运行。...Paraphrase Corpus（MRPC）上对BERT-Base进行微调，该语料库仅包含3600个样本，在大多数GPU上该微调过程仅需几分钟。
实际上，类似迁移学习这种先对模型进行预训练再对特定任务进行微调的方式，并不少见，比如计算机视觉研究人员通常使用大型数据集（如 ImageNet）上预训练好的模型。...四、微调 BERT 一旦训练好的基础的 BERT 模型，后续通常需要经过两个步骤来对其进行微调：首先在无标签数据上继续进行无监督训练，然后通过添加一个额外的层并在新目标上训练，从而学习实际的任务（这里无需使用过多的标记数据...实际中，使用 BERT 进行迁移学习，通常只有经过训练的编码器栈才会被重新使用——首先将模型的解码器切掉一半，然后将编码器 Transformer 模块用作特征提取器。...BERT 微调可能需要几分钟到几小时，这取决于任务、数据大小和 TPU/GPU 资源。...如果你有兴趣尝试 BERT 微调，你可以在 Google Colab 上使用这个现成的代码，它提供对 TPU 的免费访问。
然后，将其应用于小数据NLP任务（如问答和情感分析）微调预训练模型，与从头对数据集进行训练相比，使用预训练模型可以显著地提高准确度。...通过这个模型，所有人都可以在大约30分钟内使用一个服务器上的TPU训练他们自己最先进的诸如问答系统等各种模型，或者使用单个GPU在几个小时内完成训练。...BERT特点 BERT建立在包括半监督序列学习，预训练生成，ELMo和ULMFit等最新预训练上下文表示模型的基础上。...如何使用服务器TPU进行训练 到目前为止我们所描述的所有内容看起来都相当简单，那么我们具体需要如何使用他呢？ 答案就是使用服务器上的TPU。...可以在下面链接中找到开源TensorFlow实现和预训练BERT模型的介绍： https://goo.gl/language/bert 或者，您也可以通过Colab开始使用BERT，对应的notebook
本文将具体介绍上述实践和探索，同时也将介绍在谷歌TPU上训练定制版BERT模型的过程。...模型效果对比 我们使用司法领域的公开数据，在10万份民事判决书上进行训练和效果对比。输入包括原告诉求请求、事实描述或法院认定的事实以及特定案由下的诉求类型；输出是“0，1”。...“1”代表支持原告，“0”代表不支持原告。训练数据包含11个民事大案由，55个诉求类型。所有诉求类型的数据都经过采样，支持与否比例为1比1。...在TPU上使用BERT模型 下面简单介绍使用TPU的两种方式。任何一种方式下，都需要有谷歌计算引擎的账户，以及谷歌云存储的账户来存储数据和保存训练过的模型。...Google Colab notebook方式体验TPU 可通过Google Colab notebook 免费使用TPU, 体验在TPU环境下，BERT在两个自带数据集的分类任务: "BERT FineTuning
在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。...何时不使用TPU 第一件事：由于TPU针对某些特定操作进行了优化，我们需要检查我们的模型是否真的使用了它们；也就是说，我们需要检查TPU是否真的帮助我们的模型更快地训练。...TensorFlow操作，而云TPU支持的TensorFlow操作不存在，那么你应该要使用GPU进行加速。.../www.tensorflow.org/guide/distributed 训练模型 在本节中，我们将实际了解如何在TPU上训练BERT。...结论 在本文中，我们了解了为什么以及如何调整一个模型的原始代码，使之与TPU兼容。我们还讨论了何时和何时不使用TPU进行训练。
来自社友的讨论 ▼▼▼ @杨 晓凡 BERT 的预训练：大型语料库（维基百科 + BookCorpus ），4-16 个 TPU，4 天 BERT 的微调：单个 TPU，1 小时（GPU 则是数小时...USE（在tensorflow hub里面，基于单向attention模型的层级模型），最新的BERT（双向attention模型） BERT的具体性能是否如论文所说还没验证，暂时不表（BERT的模型还没有跑通...，有colab调通的同学指点一下），但是其他的模型经过跑的经验，确实效果都不错。...晓凡说的BERT的价格更是高出天际，单个模型的训练价格，通过Goolge的TPU公开价格，约合23万多RMB。。。。。。...连BERT的作者自己都说了，建议直接用训练好的模型，因为大量的内部调参问题。自己训练估计能让人跳崖，算你运气好，训练好三个BERT来对比，那花去的成本就足够在北上广深买个首付了。。。
像承诺的一样，谷歌公开了关于 BERT 模型的代码，感兴趣的可以在 Colab 上使用免费 TPU 微调 BERT，具体可以戳：这里。也可以看看谷歌官方项目地址。...通过这样做，我们在我们尝试的每个 NLP 任务上都获得了相对于 SOTA 的巨大改进，几乎不需要任何特定任务就可以对我们的模型进行任何更改。...我们也百分百愿意在接下来的 2-3 周内发布预训练的模型和用于主要结果的自动化复现代码。（在单个 GPU 上复现微调最多需要几个小时）。 以上是正文的全部。...最后，作者还在评论里提到使用 Google 的 TPU 的话，训练效率将比一般的要高。16 个 TPU 就有很强的运算能力。...但实际的 TensorFlow 方面对于预训练和微调是 99％ 相同。 附上我对这篇论文的笔记：BERT - 用于语言理解的深度双向预训练转换器
下面是Christopher Schmidt在Twitter上对这个“假房子”网站的简要介绍，包括灵感来源、大致结构、构建页面使用的框架和训练方式等。...我最近几天经过一些自学，把一些相关信息进行了整合，鼓捣出来这个网页。需要指出，这个页面上的列表完全是新生成的，实际上在真实世界上并不存在。...本页面在开发时主要使用以下几种模型：在构建图片和卧室照片时使用StyleGAN，一些文本网络的训练使用了tf.keras来生成地点名称、房主姓名、标题和描述。...此外还使用了Tensorflow的实例代码） 所有的数据训练过程都在谷歌的Colab上完成，该平台上可以免费使用GPU和TPU来训练和生成数据。...3/2的房间和带血的床…… 在Christopher Schmidt发推后，越来越多网友开始玩的不亦乐乎，并在留言中和作者进行了互动。 -讲道理，这个很厉害了！
如下图 该向量现在可以用作我们选择的分类器的输入，在论文中指出使用单层神经网络作为分类器就可以取得很好的效果。...Transformer Encoding和Decoding的结构非常适合机器翻译，但是怎么利用他来做文本分类的任务呢？实际上你只用使用它来预训练可以针对其他任务微调的语言模型即可。...（还是如上面例子：分为垃圾邮件和非垃圾邮件） OpenAI论文概述了许多Transformer使用迁移学习来处理不同类型NLP任务的例子。...://colab.research.google.com/github/tensorflow/tpu/blob/master/tools/colab/bert_finetuning_with_cloud_tpus.ipynb...另外BERT也适用于TPU，CPU和GPU 下一步是查看BERT仓库中的代码： 1.该模型在modeling.py (BertModel类）中构建，与vanilla Transformer编码器完全相同
Transformer Encoding和Decoding的结构非常适合机器翻译，但是怎么利用他来做文本分类的任务呢？实际上你只用使用它来预训练可以针对其他任务微调的语言模型即可。...通过这种结构调整，我们可以继续在相似的语言模型任务上训练模型：使用大量的未标记数据集训练，来预测下一个单词。举个列子：你那7000本书喂给你的模型，（书籍是极好的训练样本~比博客和推文好很多。）...（还是如上面例子：分为垃圾邮件和非垃圾邮件） OpenAI论文概述了许多Transformer使用迁移学习来处理不同类型NLP任务的例子。...://colab.research.google.com/github/tensorflow/tpu/blob/master/tools/colab/bert_finetuning_with_cloud_tpus.ipynb...另外BERT也适用于TPU，CPU和GPU 下一步是查看BERT仓库中的代码： 1.该模型在modeling.py (BertModel类）中构建，与vanilla Transformer编码器完全相同
导语 Google-research开源的BERT代码中，微调BERT进行文本分类的demo代码是基于TPUEstimator的单卡实现，即使机器上有多块GPU，也无法并行训练，不满足大规模训练的要求...这是使用estimator API进行模型训练的基本流程。使用这一流程进行训练有一个很大的问题： 即使机器上有多块GPU，在默认配置下，它只能使用一块GPU，无法充分利用GPU的算力。...在一台有8块P40的机器上，使用tensorflow1.15和python3运行run_classifier.py，在开始训练后，如果执行nvidia-smi命令查看GPU的使用情况，会得到这样的结果：...改用普通Estimator和MirroredStrategy (失败) 由于我们是在GPU机器上训练，不使用TPU，因此我们尝试将TPUEstimator改为普通tf.estimator.Estimator...其它注意事项 使用上述改动进行多卡训练时，要注意： 多卡并行的调度和同步等操作本身需要一定的时间。
对阿里和时尚感兴趣的朋友，可以关注微信号：hzcyhg 这个生成样本说得头头是道，很难看出来它完全是由模型生成的，甚至样本给出了一个微信号，我们查了后估计该微信号与文本是没什么关系的。...因为移植了 Bert Tokenizer，所以模型输出结果很容易与基于 BERT 的模型进行整合。...项目作者开放的预训练模型是在 TPU Pod v3-256 上复现的 15 亿参数 GPT2，这也是 GitHub 上第一个支持大规模 TPU 训练的中文 GPT-2 项目。...Colab 项目，只需简单地单击三次，我们就能使用 Colab 体验 GPT-2 续写整段文本的能力。...下图是我们尝试使用的结果，简单而言分可以为三步：首先从 GitHub 下载源代码；其次从 Google Drive 下载预训练模型，这里需要获得授权，也非常简单；最后，调用 Colab 的硬件进行推断就行了
SEP]reply」的 reddit 文本 步骤 2：微调两个 BERT 分类器： a：区分真实回复和 GPT-2 生成的回复 b：预测评论将获得多少次支持 步骤 3：使用 praw 下载当前评论 步骤...微调 GPT-2 并为 reddit 生成文本 使用 GPT-2 的主要优势在于，它已经在互联网上数百万页文本的海量数据集上进行了预训练。...微调意味着采用一个已经在大数据集上训练过的模型，然后只使用你想要在其上使用的特定类型的数据继续对它进行训练。...BERT 网络对文本分类器模型进行微调。...然后，我把这个数据集输入一个 BERT 现实性微调的 notebook 进行训练和评估。该模型实际上具有惊人的区分真假评论的能力。
对 AI 学习者而言，算力资源受限算是最让人头痛的问题之一——面对大规模节点的需求，CPU和内存却对问题处理规模表示无能为力。没有BAT这种大企业作为靠山的我们，可以如何进行“自救”呢？...常规训练一个Resnet50只要10个小时，和8卡V100的速度相当。 当然Colab的TPU有些坑要爬，说几个最关键的，以免大家浪费时间： 1....另外说明一下为什么必须用GCS：TPU的运作方式和GPU不同，GPU是直接挂载到VM上，然后你就可以像本机使用GPU一样用就好了，TPU是有TPU Server的，VM并不能直接访问TPU，而是在VM上编译好...XLA，然后丢给TPU Server，所有的数据读取、预处理、和TPU通讯等，都是在TPU Server上运行，所以你如果把数据放在VM上，IO必然是瓶颈。...所以高效使用有限计算资源的方法就是反着用，用有限资源去找到模型的适用范围的边界。这个比重复的去在已经反复被证明适用的范围（数据、场景）上浪费有限资源获得的提高要大得多也快得多。
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