我的许多文章都专注于 BERT——这个模型出现并主导了自然语言处理 (NLP) 的世界，标志着语言模型的新时代。 ?...对于那些之前可能没有使用过 Transformer 模型（例如 BERT 是什么）的人，这个过程看起来有点像这样： pip 安装Transformer 初始化一个预训练的 Transformer 模型...PyTorch DataLoader 对象中——我们使用它在训练期间将数据加载到我们的模型中。...总的来说，看起来我们的模型通过了劳拉的测试——我们现在有一个名为 FiliBERTo 的意大利语模型！ 这就是从头开始训练 BERT 模型的演练！...我们已经涵盖了很多方面，从获取和格式化我们的数据——一直到使用语言建模来训练我们的原始 BERT 模型。
基于BERT+PET方式文本分类模型搭建 一、实现模型工具类函数 目的：模型在训练、验证、预测时需要的函数 代码路径：/Users/**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks...""" self.goldens = [] self.predictions = [] 二、实现模型训练函数,验证函数 目的：实现模型的训练和验证 代码路径：/Users...+PET模型在训练集上的表现是精确率=78% 注意：本项目中只用了60条样本，在接近600条样本上精确率就已经达到了78%，如果想让指标更高，可以扩增样本。...三、实现模型预测函数 目的：加载训练好的模型并测试效果 代码路径：/Users/**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks/PET/inference.py 导入必备的工具包...床铺柔软舒 适，晚上休息很安逸，隔音效果不错赞，下次还会来': '酒店' } 总结 实现了基于BERT+PET模型的构建，并完成了训练和测试评估
Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注： https://github.com/huggingface.../pytorch-pretrained-BERT PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained...$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --pytorch_dump_path.../vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR.../vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR
在 BERT 的论文发布后不久，这个团队还公开了模型的代码，并提供了模型的下载版本，这些模型已经在大规模数据集上进行了预训练。...BERT 开发的两个步骤：第 1 步，你可以下载预训练好的模型（这个模型是在无标注的数据上训练的）。然后在第 2 步只需要关心模型微调即可。 你需要注意一些事情，才能理解 BERT 是什么。...为了训练这样一个模型，你主要需要训练分类器（上图中的 Classifier），在训练过程中 几乎不用改动BERT模型。...7.3 ULM-FiT：NLP 领域的迁移学习 ULM-FiT 提出了一些方法来有效地利用模型在预训练期间学习到的东西 - 这些东西不仅仅是词嵌入，还有语境化的词嵌入。...这些模型包括 BERT Base、BERT Large，以及英语、中文和包括 102 种语言的多语言模型，这些模型都是在维基百科的数据上进行训练的。 BERT 不会将单词作为 token。
而谷歌提出的BERT就是在OpenAI的GPT的基础上对预训练的目标进行了修改，并用更大的模型以及更多的数据去进行预训练，从而得到了目前为止最好的效果。...但这样做会丢掉这个词在文本中的位置信息，那么还有一种方式是在这个词的位置上随机地输入某一个词，但如果每次都随机输入可能会让模型难以收敛。 BERT的作者提出了采用MaskLM的方式来训练语言模型。...当然，由于一次输入的文本序列中只有部分的词被用来进行训练，因此BERT在效率上会低于普通的语言模型，作者也指出BERT的收敛需要更多的训练步数。...除了模型结构，模型大小和数据量都很重要 以上的描述涵盖了BERT在模型结构和训练目标上的主要创新点，而BERT的成功还有一个很大的原因来自于模型的体量以及训练的数据量。...同时BERT模型的标准版本有1亿的参数量，与GPT持平，而BERT的大号版本有3亿多参数量，这应该是目前自然语言处理中最大的预训练模型了。 当然，这么大的模型和这么多的数据，训练的代价也是不菲的。
这篇论文做了很多语言模型预训练的实验，系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。...虽然在bert上语言模型预训练在算法比赛中已经是一个稳定的上分操作。但是上面这篇文章难能可贵的是对这个操作进行了系统分析。...为了用最少的代码成本完成bert语言模型预训练，本文借鉴了里面的一些现成代码。也尝试分享一下使用pytorch进行语言模型预训练的一些经验。.../bert-base-chinese) 这是最常见的中文bert语言模型，基于中文维基百科相关语料进行预训练。...预训练的方式是采用roberta类似的方法，比如动态mask，更多的训练数据等等。在很多任务中，该模型效果要优于bert-base-chinese。
从Word Embedding到Bert模型的发展 2.1 图像的预训练 2.2 Word Embedding 2.3 ELMO 2.4 GPT 2.5 BERT 2.5.1 Embedding 2.5.2...什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer...2.5 BERT Bert采用和GPT完全相同的两阶段模型，首先是语言模型预训练；其次是使用Fine-Tuning模式解决下游任务。...和GPT的最主要不同在于在预训练阶段采用了类似ELMO的双向语言模型，即双向的Transformer，当然另外一点是语言模型的数据规模要比GPT大。所以这里Bert的预训练过程不必多讲了。...BERT的评价 总结下BERT的主要贡献： 引入了Masked LM，使用双向LM做模型预训练。 为预训练引入了新目标NSP，它可以学习句子与句子间的关系。
keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping from keras.optimizers import Adam from keras_bert..._is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
BERT模型在处理基于语言的任务方面打破了几个记录。在描述模型的论文发布后不久，该团队还开放了模型的源代码，并提供了模型的下载版本，这些版本已经在大量数据集上进行了预先培训。...这是一个重大的进展，因为它使任何人都可以构建一个包含语言处理的机器学习模型，并将其作为一个随时可用的组件使用——从而节省了从零开始训练语言处理模型所需的时间、精力、知识和资源。...ELMo为NLP的培训提供了重要的一步。ELMo LSTM将使用我们的数据集语言在一个巨大的数据集上进行训练，然后我们可以将它用作需要处理语言的其他模型中的组件。...ELMo通过训练预测单词序列中的下一个单词获得了语言理解能力，这项任务称为语言建模。这很方便，因为我们有大量的文本数据，这样的模型可以在不需要标签的情况下学习这些数据。...随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入 BERT 中双向上下文信息的广义自回归模型 XLNet，也有改进 BERT 训练方式和目标的 RoBERTa 和 SpanBERT
基于transformers的语言模型在许多不同的自然语言处理(NLP)基准任务测试上都取得了很大进展。迁移学习与大规模的transformers语言模型训练的结合正在成为现代NLP的一个标准。...然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...我们不会讨论太多细节，但与原始transformers (Vaswani et al., 2017) 的主要区别是, BERT没有解码器, 但在基本版本中堆叠了12个编码器，而且在更大的预训练模型中会增加编码器的数量...Tokenizer 官方 BERT 语言模型是使用切片词汇预训练与使用, 不仅token 嵌入, 而且有区分成对序列的段嵌入, 例如问答系统。...微调（Fine-tuning） 一旦我们自己预训练了模型，或者加载了已预训练过的模型（例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese）,我们就可以开始对下游任务（如问题解答或文本分类
它们通常在更大数据上训练更大的模型来提高性能。本文的目标是通过复制、简化和更好地微调训练BERT，以作为更好理解上述方法的相对性能的参考值。 ?...提出了一个改进的训练BERT模型的方法，称之为 RoBERTa，该方法可以超过所有 post-BERT 方法的性能。...总的来说，重新确定BERT的遮蔽语言模型训练目标是与其他最近提出的训练目标竞争，例如扰动自回归语言模型。...2.2 结构 本文使用具有L 层的变压器架构，每个块使用A 自注意头和H 层隐藏层. 2.3 训练目标 在预训练期间，BERT 的两个目标：遮蔽语言模型和下一句话预测。...4、 训练程序分析 本节探讨在保持模型架构不变的情况下，哪些量化指标对预训练BERT 模型有影响。
「强大的预训练的卷积模型」则是视觉研究者的长期追求，然而，卷积模型的 SOTA 预训练仍停滞在对比学习，将 BERT 的成功从 Transformer 迁移到卷积是一个吸引人但未实现的愿景。...SparK 工作初步进行了一些探索：该工作归纳 BERT 算法和 CNN 模型的关键不适配在于两点：(1) 是规整的 CNN 天生无法处理随机的、不规则的 BERT 随机掩码的输入，(2) 是视觉领域中长期以来的...作为卷积模型上的首个 BERT 式预训练，SparK 可被使用在任何模型上，并以 ResNet 系列和 ConvNeXt 为例测试，性能远超有监督预训练、对比学习，甚至超过 MIM+Swin-Transformer...分享主题：SparK：卷积模型的首个BERT预训练 分享嘉宾：田柯宇，北京大学研一学生，导师为王立威老师，研究方向为深度学习算法，包括超参数优化/强化学习/自监督的新型算法，在 NeurIPS 等会议发表多篇论文并担任...分享摘要：SparK 由北大与字节跳动合作，是卷积模型上的首个通用的 BERT 式预训练，可被运用在任何卷积网络上（如 ResNet-50/ConvNeXt）。
有趣的是，这种对抗训练方法不仅能够在BERT上有提高，而且在RoBERTa这种已经预训练好的模型上也能有所提高，说明对抗训练的确可以帮助模型纠正易错点。...方法：ALUM（大型神经语言模型的对抗性训练） 实现：在embedding space添加扰动，最大化对抗损失 应用：任何基于Transformer的语言模型的预训练或微调 预备知识 BPE编码 为了解决词汇表外单词的问题...重复第3步直到达到第2步设定的subword词表大小或下一个最高频的字节对出现频率为1 模型：ALUM image.png 算法 首先使用标准目标（1）训练模型；然后使用虚拟对抗训练（3）继续训练。...实验 提升泛化能力 BERT BASE是使用与Devlin等人相同的设置训练的标准BERT base模型。（即1M步，batch size = 256）。...ALUM BERT-BASE是一个BERT模型，使用与BERT BASE相同的设置进行训练，但最后的500K步骤使用ALUM。每一个对抗训练步骤大约比标准训练步骤长1.5倍。 ? ?
为了更好地进行泛化表示，模型在大型的视觉-语言语料库和纯文本数据集中对VL-BERT进行预训练。视觉语言语料库上的预训练损失是通过预测随机掩盖的单词或RoI得到。...图1 2 VL-BERT模型 2.1 模型架构 图1说明了VL-BERT的体系结构。模型在BERT的基础上在输入中嵌入一种新的视觉特征来适应视觉的相关内容。...由于输入的视觉元素之间没有自然的顺序，在输入序列中对它们进行任何排列都应该得到相同的结果，所以视觉元素的序列位置特征都是相同的。 2.2 模型预训练 VL-BERT能够在大规模的数据集上进行预训练。...3.2对下游任务进行微调 通过对输入格式、输出预测、损失函数和训练策略进行简单的修改，可以对预先训练好的VL-BERT模型进行微调，以适应各种下游的视觉语言任务。 视觉常识推理(VCR)任务 ?...与使用特定任务模块不同，VL-BERT采用了简单并且强大的Transformer模型作为基础，模型在大规模数据集上进行预训练。
从上图可以看到，同等量级的ELECTRA是一直碾压BERT的，而且在训练更长的步数之后，达到了当时的SOTA模型——RoBERTa的效果。...2.模型结构 NLP式的Generator-Discriminator ELECTRA最主要的贡献是提出了新的预训练任务和框架，把生成式的Masked language model(MLM)预训练任务改成了判别式的...咦，咱们不是有预训练一个MLM模型吗？ 于是作者就干脆使用一个MLM的G-BERT来对输入句子进行更改，然后丢给D-BERT去判断哪个字被改过，如下： ?...可见“隔离式”的训练策略效果还是最好的，而两段式的训练虽然弱一些，作者猜测是生成器太强了导致判别任务难度增大，但最终效果也比BERT本身要强，进一步证明了判别式预训练的效果。...这两节真是吊打之前的模型，作者重申了他的主要目的是提升预训练效率，于是做了GPU单卡就可以愉快训练的ELECTRA-Small和BERT-Small，接着和尺寸不变的ELMo、GPT等进行对比，结果如下
BERT推出这一年来，除了XLNet，其他的改进都没带来太多惊喜，无非是越堆越大的模型和数据，以及动辄1024块TPU，让工程师们不知道如何落地。...从上图可以看到，同等量级的ELECTRA是一直碾压BERT的，而且在训练更长的步数之后，达到了当时的SOTA模型——RoBERTa的效果。...模型结构 NLP式的Generator-Discriminator ELECTRA最主要的贡献是提出了新的预训练任务和框架，把生成式的Masked language model(MLM)预训练任务改成了判别式的...咦，咱们不是有预训练一个MLM模型吗？ 于是作者就干脆使用一个MLM的G-BERT来对输入句子进行更改，然后丢给D-BERT去判断哪个字被改过，如下： ?...这两节真是吊打之前的模型，作者重申了他的主要目的是提升预训练效率，于是做了GPU单卡就可以愉快训练的ELECTRA-Small和BERT-Small，接着和尺寸不变的ELMo、GPT等进行对比，结果如下
ELECTRA不仅吊打BERT，而且仅用1/4的算力就达到了当时SOTA模型RoBERTa的效果。...从上图可以看到，同等量级的ELECTRA是一直碾压BERT的，而且在训练更长的步数之后，达到了当时的SOTA模型——RoBERTa的效果。...模型结构 NLP式的Generator-Discriminator ELECTRA最主要的贡献是提出了新的预训练任务和框架，把生成式的Masked language model(MLM)预训练任务改成了判别式的...咦，咱们不是有预训练一个MLM模型吗？ 于是作者就干脆使用一个MLM的G-BERT来对输入句子进行更改，然后丢给D-BERT去判断哪个字被改过，如下： ?...这两节真是吊打之前的模型，作者重申了他的主要目的是提升预训练效率，于是做了GPU单卡就可以愉快训练的ELECTRA-Small和BERT-Small，接着和尺寸不变的ELMo、GPT等进行对比，结果如下
大数据文摘授权转载自NLPCAB 作者：李如 BERT推出这一年来，除了XLNet，其他的改进都没带来太多惊喜，无非是越堆越大的模型和数据，以及动辄1024块TPU，让工程师们不知道如何落地。...从上图可以看到，同等量级的ELECTRA是一直碾压BERT的，而且在训练更长的步数之后，达到了当时的SOTA模型——RoBERTa的效果。...模型结构 NLP式的Generator-Discriminator ELECTRA最主要的贡献是提出了新的预训练任务和框架，把生成式的Masked language model(MLM)预训练任务改成了判别式的...咦，咱们不是有预训练一个MLM模型吗？ 于是作者就干脆使用一个MLM的G-BERT来对输入句子进行更改，然后丢给D-BERT去判断哪个字被改过，如下： ?...这两节真是吊打之前的模型，作者重申了他的主要目的是提升预训练效率，于是做了GPU单卡就可以愉快训练的ELECTRA-Small和BERT-Small，接着和尺寸不变的ELMo、GPT等进行对比，结果如下
BERT通常只训练一个编码器用于自然语言理解，而GPT的语言模型通常是训练一个解码器。...统一的预训练框架 MASS有一个重要的超参数k（屏蔽的连续片段长度），通过调整k的大小，MASS能包含BERT中的屏蔽语言模型训练方法以及GPT中标准的语言模型预训练方法，使MASS成为一个通用的预训练框架...可以看到，当K=1或者m时，MASS的概率形式分别和BERT中的屏蔽语言模型以及GPT中的标准语言模型一致。 ?...无监督机器翻译 在无监督翻译任务上，我们和当前最强的Facebook XLM作比较（XLM用BERT中的屏蔽预训练模型，以及标准语言模型来分别预训练编码器和解码器），对比结果如下表所示。 ?...文本摘要生成 在文本摘要生成（Gigaword Corpus）任务上，我们将MASS同BERT+LM（编码器用BERT预训练，解码器用标准语言模型LM预训练）以及DAE（去噪自编码器）进行了比较。
tfbert 基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具 支持多GPU训练，支持梯度累积，支持pb模型导出，自动剔除adam参数 采用dataset 和 string handle...配合，可以灵活训练、验证、测试，在训练阶段也可以使用验证集测试模型，并根据验证结果保存参数。...内置的几个例子的数据处理代码都支持多进程处理，实现方式参考的transformers。...内置代码示例数据集百度网盘提取码：rhxk 支持模型 bert、electra、albert、nezha、wobert、ChineseBert（GlyceBert） requirements tensorflow...开启混合精度比较慢，base版本模型的话需要一两分钟，但是开启后越到后边越快，训练步数少的话可以只开启xla就行了，如果多的话 最好xla和混合精度（混合精度前提是你的卡支持fp16）都打开。
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