在之前对 ChatGLM 的搭建部署和测试使用过程中，我对 ChatGLM 和 Langchain 的能力有了初步了解。尽管这些工具已经具备了一定的通用性，但由于本地知识库的效果不理想，我仍然觉得需要为自己定制属于自己的模型和应用。因此，我决定学会基于 Langchain 和模型进行编程，从现在开始着重学习 Langchain 的基础知识和编码，为后续打造自己的贾维斯做知识储备。
一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。
datawhale8月组队学习 -基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
下表表示库中对这些模型的当前支持，它们是否有 Python 分词器（称为“slow”）。由🤗 Tokenizers 库支持的“fast”分词器，它们是否在 Jax（通过 Flax）、PyTorch 和/或 TensorFlow 中有支持。
🤗 Transformers 中有几个多语言模型，它们的推理用法与单语模型不同。不过，并非所有多语言模型的用法都不同。一些模型，如bert-base-multilingual-uncased，可以像单语模型一样使用。本指南将向您展示如何使用推理中用法不同的多语言模型。
ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖，《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks》。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。有几个主要结论：
Bert from transformers import ( BertTokenizer, BertConfig, BertModel, ) # clue/roberta_chinese_base bertTokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') bertModel = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') sen = 'Transformers提供了
谷歌的最强NLP模型BERT发布以来，一直非常受关注，上周开源的官方TensorFlow实现在GitHub上已经收获了近6000星。
前面已经介绍过了，ModelOutput是所有模型输出的基类。下面是其源码核心部分，一些具体实现代码删除了，不过不影响理解。
您可以使用AutoBackbone类初始化一个模型作为骨干，并获取任何阶段的特征图。您可以定义out_indices来指示您想要从哪些层获取特征图。如果您知道层的名称，也可以使用out_features。您可以互换使用它们。如果同时使用out_indices和out_features，请确保它们是一致的。不传递任何特征图参数将使骨干产生最后一层的特征图。为了可视化各个阶段的外观，让我们以 Swin 模型为例。每个阶段负责特征提取，输出特征图。
刚刚， 抱抱脸（Hugging Face）团队，放出了transformers 2.0版本。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面 本文主要介绍了两种文本分类模型：BERT文本分类基础模型，及基于Bert和TextCNN的魔改模型。在作者实际的有关文本分类的工作中取得了F1值超越Bert基础模型近4%的效果。 1. Baseline：Bert文本分类器 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言模型，一经问世就横扫NLP领域11项任务的最优结果，可谓风头一时无二。 有关于Bert中transformer的模型细节，我们在此就不赘述了。感兴趣的朋友，可以看看《The Illus
Transformers Agents 是一个实验性 API，随时可能发生变化。代理返回的结果可能会有所不同，因为 API 或底层模型可能会发生变化。
文本分类是 NLP 中最常见的任务之一， 它可用于广泛的应用或者开发成程序，例如将用户反馈文本标记为某种类别，或者根据客户文本语言自动归类。另外向我们平时见到的邮件垃圾过滤器也是文本分类最熟悉的应用场景之一。
「Huggingface🤗NLP笔记系列-第3集」最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍，惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程，于是决定记录一下学
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误，这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，'placeholder'被移除了。 为了解决这个问题，有几种方法可以尝试：
在使用TensorFlow进行深度学习任务时，有时会遇到类似于"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'"的错误信息。这个错误通常是由于代码中尝试调用已经被删除的TensorFlow方法或属性而导致的。本文将介绍如何解决这个错误。
《谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读》，上周推送的这篇文章，全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在，PyTorch用户的福利来了：一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现【点击阅读原文直接访问】：
https://github.com/oborchers/Medium_Repo/blob/master/Putting%20GPT-Neo%20into%20Production%20using%C2%A0ONNX/ONNX-Export.ipynb
数据显示，OneFlow 在 4 机 32 卡下的 ResNet50-v1.5 和 BERT-base 两个模型中，无论是 Float32 类型还是自动混合精度，在同样的算法和硬件条件下，吞吐率及加速比均优于其他深度学习框架。
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
准备数据阶段主要需要用到的是datasets.Dataset 和transformers.AutoTokenizer。
上周，谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型，引起大量关注。
文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，但文本匹配或者说自然语言处理仍然存在很多难点。这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配。
Google Colab免费为TPUs提供实验支持！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。
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。
bert的大名如雷贯耳，无论在比赛，还是实际上的应用早已普及开来。想到十方第一次跑bert模型用的框架还是paddlepaddle，那时候用自己的训练集跑bert还是比较痛苦的，不仅要看很多配置文件，预处理代码，甚至报错了都不知道怎么回事，当时十方用的是bert双塔做文本向量的语义召回。如今tf都已经更新到了2.4了，tensorflow-hub的出现更是降低了使用预训练模型的门槛，接下来带大家看下，如何花十分钟时间快速构建bert双塔召回模型。
2）将 BERT 的推理时间缩短到了 2.2 毫秒（10 毫秒已经是业界公认的高水平）；
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
摘要：BERT是近几年NLP领域中具有里程碑意义的存在。因为效果好和应用范围广所以被广泛应用于科学研究和工程项目中。广告系列中前几篇文章有从理论的方面讲过BERT的原理，也有从实战的方面讲过使用BERT构建分类模型。本篇从源码的角度从整体到局部分析BERT模型中分类器部分的源码。
作者：TurboNLP，腾讯 TEG 后台工程师 导语 NLP 任务（序列标注、分类、句子关系判断、生成式）训练时，通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow，在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理，这种方式很难做到模型沉淀、复用和共享，而对于模型上线同样也面临：上线难、延迟高、成本高等问题，TEG-AI 平台部-搜索业务中心从 2019 年底开始，前期经过大量调研，在 AllenNLP 基础上自研了推理及训练一体化工具 TurboNLP， 涵盖了训练框架 TurboNLP-
BERT 作为目前工业界中训练最耗时的应用，计算量甚至远大于机器视觉中的 ImageNet 训练。在 BERT 原论文中，Jacob Devlin 也是用了 16 台云TPU（64 个 TPU 芯片）花了整整四天，才训练完了 BERT-large 模型。
最近一直在思考如何提高算法工程师效率，并且能让普通工程师也参与进来，毕竟现在来看，招聘到一个合格的算法成本颇高。经过对现实中很多场景的观察，我发现很多情况下算法训练并没有太多的数据可以用（标注的好的数据是昂贵的），那么通过算力实现AutoML则是一种可能的选择。 在StreamingPro中，特征处理都是分布式的，但是到最后模型训练，tensorflow/sklearn目前还都都是单机实现，那么大部分节点都会是空闲的，所以这个时候通过加强算力的利用率来提供AutoML程度，显然是相当划算的。
最近，专注于自然语言处理（NLP）的初创公司 HuggingFace 对其非常受欢迎的 Transformers 库进行了重大更新，从而为 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 两大深度学习框架提供了前所未有的兼容性。
主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses
参考链接： 在Python中使用BERT Tokenizer和TensorFlow 2.0进行文本分类
来源：Deephub Imba本文约2200字，建议阅读9分钟本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。 主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses HuggingFace是一个非常流行的 NLP 库。本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。 Hugging Face 是一个开源库，用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库，用于模型的t
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google提出的一种用于自然语言处理（NLP）的预训练模型。BERT通过双向训练Transformer，能够捕捉到文本中词语的上下文信息，是NLP领域的一个里程碑。
前阵子参加了 DataFountain 举办的 疫情期间网民情绪识别[1] 比赛，最终成绩排在第 20 名，成绩不是太好，本文就是纯粹记录一下，遇到太年轻的想法，请大牛笑笑就好。
CodeBERT是微软在2020年开发的BERT模型的扩展。它是一个用于编程语言(PL)和自然语言(NL)的双峰预训练模型，可以执行下游的(NL-PL)任务，这个模型使用6种编程语言(Python, Java, JavaScript, PHP, Ruby, Go)进行NL-PL的匹配训练。
上篇文章我们已经介绍了Hugging Face的主要类，在本文中将介绍如何使用Hugging Face进行BERT的微调进行评论的分类。其中包含：AutoTokenizer、AutoModel、Trainer、TensorBoard、数据集和指标的使用方法。
这次的albert某种程度上可能比bert本身更具有意义，恰逢中文预训练模型出来，还是按照之前的数据来做NER方面的fine-tune
没错，就是 Hugging Face （抱抱脸）标星 26.9k 的 Transformer 项目。在最新更新的版本里，抱抱脸发布了 1008 种模型，正式涉足机器翻译领域。
当然，实现起来是有一些tricky的，而且tokenizer并不是真正的bert的tokenizer，中文大部分不会有太大问题，英文的话实际上因为考虑BPE，所以肯定是不行的。
在过去的 20 年间，我们在自然语言处理（NLP）领域已经见证了巨大的变化。在此期间，我们经历了不同的范式，最终进入了由神奇的Transformers架构主宰的新时代。这种深度学习架构是通过继承多种方法而形成的。诸如上下文词嵌入、多头自注意力、位置编码、可并行化的架构、模型压缩、迁移学习和跨语言模型等方法都在其中。从各种基于神经网络的自然语言处理方法开始，Transformers架构逐渐演变成为一个基于注意力的编码器-解码器架构，并持续至今。现在，我们在文献中看到了这种架构的新成功变体。有些出色的模型只使用了其编码器部分，比如 BERT，或者只使用了其解码器部分，比如 GPT。
专注于机器学习应用的人们知道，从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。其中工作量很大的地方在于将模型打包，预留 API 接口，并和现有的生产系统相结合。近日，GitHub 上有了这样一个项目，能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。
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