首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

可视化教程开启BERT之旅

本篇文章是一个用 BERT的扩展版本来做句子分类的简单教程。同时提供了一个 notebok. 可以在 colab 或者 notebook 中去实践。...DistilBERT 是一个更小版本的 BERT 模型,是由  HuggingFace 团队开源的。它保留了 BERT 能力的同时,比 BERT 更小更快。...但是,从BERT的训练任务中,我们还是得到了一些句子分类能力,特别是使用 BERT 的第一个输出([CLS] token相关的输出)。...教程概述 首先使用预训练的 distilBERT 模型为2000个句子生成句向量。 ? 之后我们就不会再使用 distilBERT 模型了。...如果你读过  Illustrated BERT ,这一步也可以用这种方式可视化: ? DistilBERT 中的流程 输入的句向量流经 DistilBERT 的过程和 BERT 一样。

1K30
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

BERTBERT模型压缩技术概览

因此,讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下,对BERT进行模型压缩,是一个非常有现实意义的问题。 本文先介绍模型压缩的概念及常见方法;随后,对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。...,这导致几乎没有BERT或者 BERT-Large 模型可直接在GPU及智能手机上应用,因此模型压缩方法对于BERT的未来的应用前景非常有价值。...下面介绍一些BERT模型压缩的工作,可作参考。 (1) BERT剪枝 去掉BERT中不必要的部分,剪枝的内容包括权重大小剪枝、注意力剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。...BERT模型包括输入层(嵌入层),self-attention层,feed-forward等,针对BERT系列模型的结构,可采取的剪枝策略如下: 1)减少层数 在BERT模型的应用中,我们一般取第12层的...[1] Q8BERT: Quantized 8Bit BERT [2] Q-BERT: Hessian Based Ultra Low Precision Quantization of BERT 总结

1.3K20

ELECTRA:用Bert欺骗Bert

ICLR2020 斯坦福和Google为我们提供了一种新思路,用Bert来"欺骗"Bert。今天我们来为大家介绍ELECTRA的思路。..._bert_config = training_utils.get_bert_config(config) if config.debug: self....相比于Bert Base, Small Electra的参数都进行了缩小,Big Electra和Bert large的超参数保持一致,同时训练的时间要更长一点。...:结合了Bert和Electra,Bert的预测变成了预测所有Token 实验结果如下: 可以看到Electra 15%的效果和Bert相似,因此Bert之前只学习15%的Token的做法对于输入是有很大的信息损失的...而这篇论文回归数据本身,关注我们的输入,用Bert"欺骗'Bert,想想都让人兴奋呢。那么下一次让人惊喜的创意又会是什么呢?希望大家和我一起期待。

1.5K21

BERT模型解析

BERT的基本原理 BERT是基于上下文的预训练模型,BERT模型的训练分为两步:第一,pre-training;第二,fine-tuning。...在pre-training阶段,首先会通过大量的文本对BERT模型进行预训练,然而,标注样本是非常珍贵的,在BERT中则是选用大量的未标注样本来预训练BERT模型。...BERT的网络结构 根据Transformer的Encoder结构,对于单个的Attention过程,有如下的BERT结构: 具体的Attention的计算逻辑可以参见参考文献[5],文献[5]对于Transformer...BERT是双向Transformer GPT模型中使用的是Transformer的Decoder部分(对原始的Decoder部分做了些许改动),而BERT则是采用了Transformer的Encoder...因此,BERT模型是一个双向的语言模型,同时,BERT中的Attention计算利于并行计算。 2.3.2.

1.3K10

bert相关变体

ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations 减少bert模型的参数: 将词嵌入矩阵进行分解...https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf 预训练模型及代码地址:https://github.com/zihangdai/xlnet 论文原理:XLNet:运行机制及和Bert...的异同比较 https://zhuanlan.zhihu.com/p/7025742 融合自回归和自编码模型的优点 解决问题: bert中mask的token之间默认是独立的; bert在预训练和微调时存在差异...:Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT 使用全词Mask,这样wordpiece的时候就会将整个词进行mask。...RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 移除NSP这个任务; 动态改变mask的策略; 其它实验的一些设置; ERNIE: Enhanced

72020

BERT论文解读

预训练的BERT模型可以通过fine-tuned 在广泛的任务中创造新的最佳记录,比如问答任务,语言推理任务等,而不需要对BERT本身架构做实质性的修改。...BERT是首个在巨大量级的句子和词级别的任务上达到最佳表现的基于fine-tuning的表征模型。 BERT 打破了11项NLP任务的最佳记录。代码和预训练模型可以从这里获取 。...3 BERT 本节介绍BERT的详细实现。使用BERT有2个步骤:pre-training 和 fine-tuning。在预训练期间,BERT模型在不同任务的未标记数据上进行训练。...微调的时候,BERT模型用预训练好的参数进行初始化,并且是基于下游任务的有标签的数据来训练的。每个下游任务有自己的微调模型,尽管最初的时候都是用的预训练好的BERT模型参数。...BERT有2种大小的模型,分别是BERT(base,L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M)和BERT(large,L=24, H=1024, A=16, Total

1.1K40

快速使用 BERT 生成词向量:bert-as-service

BERT 模型是一种 NLP 预训练技术,本文不介绍 BERT 的原理,主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。...使用 bert-as-service 生成词向量 bert-as-service 是腾讯 AI Lab 开源的一个 BERT 服务,它让用户可以以调用服务的方式使用 BERT 模型而不需要关注 BERT...parameters 也可以使用中文效果更好的哈工大版 BERT: Chinese-BERT-wwm 以上列出了几个常用的预训练模型,可以到 这里 查看更多。...id 的映射关系 配置文件(bert_config.json ) 记录模型的超参数 启动 BERT 服务 使用 bert-serving-start 命令启动服务: bert-serving-start...远程调用 BERT 服务 可以从一台机器上调用另一台机器的 BERT 服务: # on another CPU machine from bert_serving.client import BertClient

2.6K10

Bert时代的创新:Bert应用模式比较及其它

本文比较了Bert的不同应用模式,并分析了可能的NLP创新路径。 最近两个月,我比较关注Bert的领域应用现状,以及Bert存在哪些问题及对应的解决方案。...意思是说,如果没有Bert,你的改进可能看着还算有些效果,但是你想叠加到Bert上,既想吃到Bert带来的技术红利,又能体现你方法的优点,这个良好愿望,实现的概率,是很低的。...如果我们能够对它们加深了解,这也是非常有价值的,因为对Bert进一步做较大的改进,改起来会更有针对性。而且只有了解了Bert的本质特性,才有可能抛开Bert,提出更好的全新的模型。...第五条路,想出那些在Bert基础之上,又看上去与Bert无关的改进,期待新技术叠加到Bert上去之后,新方法仍然有效。...第六条路,找Bert做不好的任务或应用领域,就是说Bert的优点在这个领域里发挥不出来,既然Bert没法侵入该领域,所以对于常规的技术创新并没有什么阻碍或影响。

83840

BERT模型详解

BERT的损失函数只考虑了mask的预测值,忽略了没有掩蔽的字的预测。这样的话,模型要比单向模型收敛得慢,不过结果的情境意识增加了。...为预训练句子关系模型,bert使用一个非常简单的二分类任务:将两个句子A和B链接起来,预测原始文本中句子B是否排在句子A之后。...2.5 微调(Fine-tunning) 对于不同的下游任务,我们仅需要对BERT不同位置的输出进行处理即可,或者直接将BERT不同位置的输出直接输入到下游模型当中。...bert之后基本全面拥抱transformer。微调下游任务的时候,即使数据集非常小(比如小于5000个标注样本),模型性能也有不错的提升。...BERT没有考虑预测[MASK]之间的相关性,是对语言模型联合概率的有偏估计 由于最大输入长度的限制,适合句子和段落级别的任务,不适用于文档级别的任务(如长文本分类) 4 参考文献 BERT: Pre-training

1.8K30
领券