TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
本文描述了一种通用的非监督预训练方法，提升了seq2seq模型的准确性。...他们提出了一种方法，使用两个预训练语言模型的参数来初始化seq2seq模型的encoder网络和decoder网络。...作者提到除了为效果提供了最大贡献的预训练方法和seq2seq和语言模型的联合优化，另外还有两个贡献小但稳定的优化点，一个是residual connections（残差连接）， 另一个是Multi-layer...文章的思路借鉴了s上期介绍的Semi-supervised Sequence Learning对预训练语言模型的应用，并进一步将其发展，展现了该方法在自然语言处理中的通用性。...本方法通过深层双向语言模型的内部状态来学习到词向量。所用的语言模型在一个很庞大的语料上预训练过。
翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...必须提供的唯一参数是保存训练模型的目录以及checkpoint。 对于其余所有内容，可以保留默认值，这对于基本的微调应该非常有效。...，我们只需调用训练器的 train() 方法： trainer.train() 这将开始微调（在 GPU 上应该需要几分钟）并每 500 步报告一次训练损失。...为了从我们的模型中获得一些预测，我们可以使用 Trainer.predict() 方法： predictions = trainer.predict(tokenized_datasets["validation...TrainingArguments，其评估策略设置为“epoch”和一个新模型 - 否则，我们将继续训练已经训练过的模型。
针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南 简介 在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。...然而，虽然这些模型在一般任务中表现出色，但它们往往缺乏对特定领域的适应性。本综合指南[1]旨在引导您完成微调预训练 NLP 模型的过程，以提高特定领域的性能。...数据概览 为了使用此方法对预训练的 NLP 模型进行微调，训练数据应由文本字符串对组成，并附有它们之间的相似度分数。...，让我们重新评估它并将结果与基本模型的结果进行比较。...通过遵循此方法并将其适应您的特定领域，您可以释放预训练 NLP 模型的全部潜力，并在自然语言处理任务中取得更好的结果 往期推荐 Ubuntu 包管理的 20 个“apt-get”命令 实战|如何在Linux
之所以想重新写一篇，关于nlp预训练的综述，是因为这篇综述——pre-trainned models: past, present and future。...5.1 多语言 基于多语言的预训练模型，跟单语言的区别在于，学习任务的设计，对平行语料的利用，以及生成式预训练模型。...以及在训练期间删除一些层。 「模型结构上的优化」 魔改transformer，来降低它的复杂度。但这些方法大部分是有实现成本的，尝试前建议谨慎调研。...但这也说明预训练模型有over-parameterized的问题。 「模型剪枝」——预训练模型会不会有一些useless的部分呢？...解释和理论分析 这一块其实蛮有意思的，四个部分。预训练模型学了什么，预训练模型的鲁棒性，structural sparsity/modularity，以及预训练模型的理论分析。
基于 NLTK 的预训练 NER 基于 Spacy 的预训练 NER 基于 BERT 的自定义 NER 基于NLTK的预训练NER模型: NLTK包提供了一个经过预先训练的NER模型的实现，它可以用几行...的预训练 NER Spacy 包提供预训练的深度学习 NER 模型，可用文本数据的 NER 任务。...对于某些自定义域，预训练模型可能表现不佳或可能未分配相关标签。这时可以使用transformer训练基于 BERT 的自定义 NER 模型。...Spacy NER 模型只需几行代码即可实现，并且易于使用。 基于 BERT 的自定义训练 NER 模型提供了类似的性能。定制训练的 NER 模型也适用于特定领域的任务。...NER 模型还有其他各种实现，本文未讨论，例如斯坦福 NLP 的预训练的 NER 模型，有兴趣的可以看看。
但是在语言学中，很少有证据表明，词的语义和位置有很强的相关性，或者在不知道具体语境的情况下，一个词的位置是可以预测的。 其次，注意到Transformer模型并不总是只处理自然语言单词。...特别是在预训练模型中，如BERT，通常在句子后面附加一个特殊的符号[CLS]。大家普遍认为这个符号是用来从所有位置接收和总结有用信息的，[CLS]的上下文表示将被用作下游任务中句子的表示。...该设计成功地消除了词语和位置之间的关联。 ? 其次，TUPE使用一个不同的函数来计算[CLS]符号和其他位置之间的相关性。这种灵活性可以帮助模型学习整个句子的准确表示。下面具体介绍TUPE模型。...整体的实验结果如下，可以看到，我们的方法不仅最后比 baseline 要好很多，并且可以在 30% (300k-step) 的时候，就达到 baseline 在 1000k-step 时的效果。 ?...结论 本文提出了TUPE(具有不受约束的位置编码的Transformer)，它通过两种方法改进了现有的方法:解开单词和位置之间的相关性，以及解开序列位置上的[CLS]。
特别是在预训练模型中，如BERT，通常在句子后面附加一个特殊的符号[CLS]。大家普遍认为这个符号是用来从所有位置接收和总结有用信息的，[CLS]的上下文表示将被用作下游任务中句子的表示。...该设计成功地消除了词语和位置之间的关联。 ? 其次，TUPE使用一个不同的函数来计算[CLS]符号和其他位置之间的相关性。这种灵活性可以帮助模型学习整个句子的准确表示。下面具体介绍TUPE模型。...此外，尽管第一项和最后一项描述了同类信息之间的关系，但是投影矩阵 ， 和 ， 在这两项中是共享的。作为一种常识，投影被用作一种将上下文向量映射到不同语义空间的方法，以增加模型的表现力。...一项用于Transformer中将点积的输出重新调整到一个标准范围。本文中 对两项求和后保持量纲。...结论 本文提出了TUPE(具有不受约束的位置编码的Transformer)，它通过两种方法改进了现有的方法:解开单词和位置之间的相关性，以及解开序列位置上的[CLS]。
预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下： （1）创建pytorch的网络结构模型...，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights； （3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）对一些指定的key...值，需要进行相应的处理和转换 （5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。
不需要大规模的预训练，从零训练一个大模型也能取得SOTA的效果，源码在yaoxingcheng/TLM Introduction 作者首先指出，从零开始对RoBERTa-Large进行预训练，需要4.36...一般的组织根本不可能有这么大的算力，我们顶多是拿别预训练好的模型在自己的下游任务上微调，整个过程称为Pretraining-Finetuning TLM: Task-Driven Language Modeling...我们的目标是训练一个模型f去估计分类的条件概率f(x)=\hat{p}(y\mid x) 作者提到，他们的方法是很容易扩展到所有NLP任务的，但是这里仅专注于分类任务 TLM主要由两个重要步骤组成： 将有监督数据...但这就违背了他们的初衷，他们希望整个过程要尽可能的简单、效率高，而且使用一个预训练好的BERT模型来提取向量，似乎有些作弊的感觉，因为他们的原意就是不使用预训练模型 Joint Training 给定内部和外部数据...Result 从结果上来看这种方法简直是太强了，和BERT以及RoBERTa打得有来有回，浮点计算量、数据量以及模型的参数量都比BERT或RoBERTa小很多，最关键的是他们是预训练过的，而TLM是从零开始训练的
该模型结合双向和自回归 Transformer 进行模型预训练，在一些自然语言处理任务上取得了SOTA性能表现。...近日，Facebook 发表论文，提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器 BART。BART 通过以下步骤训练得到：1）使用任意噪声函数破坏文本；2）学习模型来重建原始文本。...新编码器可使用不同的词汇。 结果 ? 表 1：预训练目标对比。所有模型的训练数据都是书籍和维基百科数据。 ? 表 2：大模型在 SQuAD 和 GLUE 任务上的结果。...表 4：BART 在对话回答生成任务上的性能优于之前研究。困惑度基于 ConvAI2 官方 tokenizer 进行了重新归一化。 ?...BART 使用单语英文预训练，性能优于强大的回译基线模型。 The End
引言 这篇文章就是当下很火的用预训练CNN刷爆Transformer的文章，LeCun对这篇文章做出了很有深意的评论:"Hmmm"。...本文在预训练微调范式下对基于卷积的Seq2Seq模型进行了全面的实证评估。...本文发现： （1）预训练过程对卷积模型的帮助与对Transformer的帮助一样大； （2）预训练的卷积模型在模型质量和训练速度方面在某些场景中是有竞争力的替代方案。...卷机模型 （2）卷积模型如果通过预训练或者其他方式是否能够和Transformer模型对抗，什么情况下卷积模型表现好？...（3）使用预训练的卷积模型比预训练的Transformer有什么好 处（如果有的话）？卷积比基于自注意的Transformer更快吗？
设置哪几种预训练任务比较合理？ 1 预训练介绍 本节将向大家介绍什么是模型的预训练。对于一般的模型，如果我们有充足的数据和标签，我们可以通过有监督学习得到非常好的结果。...2 GCN 预训练模型框架介绍 如果我们想要利用预训练增强模型的效果，就要借助预训练为节点发掘除了节点自身embedding之外的其他特征，在图数据集上，节点所处的图结构特征很重要，因此本论文中使用三种不同的学习任务以学习图中节点的图结构特征...最后，通过以下方法进行对 和 进行优化： 通过保留图簇信息的预训练任务，GNN能够学习到将图中的节点嵌入到可以保留对应簇信息的表示空间中。...微调（Fine Tuning，FT）：预训练GNN后我们不仅得到节点的表征，还得到了GNN的网络参数，这些参数也和图结构学习息息相关，那么我们可以通过在预训练模型之后添加一个与下游任务相关的输出层，以根据特定任务对预训练模型参数进行微调...本节小结 在此做一个小结，利用 2.1 节所提到方法预训练模型，使预训练模型能够从局部到全局上捕获图结构信息的不同属性，然后将预训练模型在特定的任务中做微调，最终应用于该特定任务中。
本文特别介绍将于12月10日举行的【预训练大模型】技术论坛。 近年来，大规模预训练模型以强大的研究基础性、技术通用性、应用泛化性，得到产学研各方的高度关注。...阿里巴巴达摩院研发了超大规模中文多模态预训练模型体系“通义”，并陆续推出了百亿、千亿、万亿和十万亿参数规模的预训练模型，实现了高效低碳的预训练，推动预训练基础模型的产业化应用。...，低成本高效率平台化的使用预训练大模型以使其发挥出更大的应用价值等。...报告题目：GLM-130B: 开源的中英双语千亿预训练模型及其低资源应用 GLM-130B 是一个开源开放的中英双语双向稠密预训练模型，拥有 1300 亿参数，模型架构采用通用语言模型GLM。...本报告将介绍大模型的小参数高效微调方法、前沿动态以及未来展望。
文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...BERT GPT 等 模型库 官网的模型库的地址如下：https://huggingface.co/models ?...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...存在的问题 这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件，但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作： 如何只加载部分参数？ 如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？..."conv_1" in v.name] saver = tf.train.Saver(var_list=vars) saver.restore(sess, ckpt_path) 2 从两个预训练模型中加载不同部分参数...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。
在本文中，我们将探讨如何构建自定义 NER 模型以从简历数据中提取教育详细信息。 构建自定义 NER 模型 导入必要的库 就像在启动新项目之前执行仪式一样，我们必须导入必要的库。...: ner = nlp.get_pipe('ner') 训练模型 在开始训练模型之前，我们必须使用ner.add_label()方法将命名实体(标签)的类别添加到' ner '，然后我们必须禁用除...我们通过使用nlp.disable_pipes()方法在训练时禁用这些组件。 为了训练“ner”模型，模型必须在训练数据上循环，以获得足够的迭代次数。为此，我们使用n_iter，它被设置为100。...可以快速的训练我们的自定义模型，它的优点是： SpaCy NER模型只需要几行注释数据就可以快速学习。...这是因为预训练的NER模型将只有常见的类别，如PERSON,ORG,GPE等。
01 在图上做预训练模型同传统的transformer有什么区别 在进行对论文的梳理之前，应当先思索一个问题：在图上做预训练模型，和常见的基于自然语言文本去做，二者之间有什么区别呢？...所以一些pretrian模型不约而同地依据图上需要把握的信息的特点设定了适应于图上的预训练任务中。 1.3 最后一个问题：在图上做预训练模型，主要改进点在哪里？...下图展示了这样一种预训练模型的用途——相当于一种上游的预训练，以获得一个相对而言更好的起始模型结果。 ?...但是，这篇论文找到了新的噱头，它使用类比于GPT的方法重新做了一遍。下面的公式是这篇论文的核心思路。可以看出，这个公式和auto-regressive的形式是相当类似的，只不过预测的变量变多了。 ?...比如说，在上图左示例的样子，当只使用节点层面的预训练方法的时候，在图空间上的表示就不是很好；而在仅仅使用图层面的预训练任务时，节点层面的表示也不会很好。最好的方法是，同时进行两个层面的训练。
毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？ 预训练模型万岁！...利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...利用预训练模型的一种常见技术是特征提取，在此过程中检索由预训练模型生成的中间表示，并将这些表示用作新模型的输入。通常假定这些最终的全连接层得到的是信息与解决新任务相关的。...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。...Keras当前实现的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在训练期间还是会继续使用mini-batch的统计信息。我认为当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么？
萌芽时代（2015-2016） 这篇文章起名为萌芽时代，一方面指的是我们今天将要介绍的两篇文章是NLP预训练语言模型刚刚如雨后春笋般冒出萌芽的阶段，他们开创了预训练语言模型的先河，并且与当时流行的词嵌入方法相承接...所以语言模型的语料的标签就是它的上下文，不需要重新标注，这就决定了人们几乎可以无限制地利用大规模的语料来训练语言模型，使其学习到丰富的语义知识，这点非常重要，在相关论文中也通常会提及所使用的语料，比如BERT...第一种是训练模型去预测一句句子里下一个词是什么，这是一种典型的语言模型训练方法，第二种是训练模型成为一个autoencoder，用于将句子映射成向量后重建原来的句子。...Dai 和 Le 提出的预训练的方法，可以帮助RNN更好的收敛和泛化，而且在特定业务上不需要额外的标注数据，只需要收集成本很低的无标注的文本。...他们接下来使用他们的两种预训练方法，第一种称为LM-LSTM， 第二种称为SA-LSTM。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
