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。
以下是奇点机智技术团队对 BERT 在中文数据集上的 fine tune 终极实践教程。 在自己的数据集上运行 BERT BERT 的代码同论文里描述的一致，主要分为两个部分。...是 BERT 在训练时，可选调整的一些参数。.../vocab.txt \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/...同时他将 BERT 改为一个大的 encode 模型，将文本通过 BERT 进行 encode，来实现句子级的 encode。...相关数据集上已经出现了对 BERT 进行修改后的复合模型，如 squad2.0 上哈工大( HIT )的 AoA + DA + BERT 以及西湖大学（DAMO）的SLQA + BERT。
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
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。
vocab.txt是训练时中文文本采用的字典，最后bert_config.json是BERT在训练时，可选调整的一些参数。.../vocab.txt \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR...的BERT后，我们可以再来看看BERT代码里除了processor之外的一些部分。...同时他将BERT改为一个大的encode模型，将文本通过BERT进行encode，来实现句子级的encode。此外，他对比了多GPU上的性能，发现bert在多GPU并行上的出色表现。...相关数据集上已经出现了对BERT进行修改后的复合模型，如squad2.0上哈工大(HIT)的AoA + DA + BERT以及西湖大学（DAMO）的SLQA + BERT。
BERT简介 毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?...什么是BERT？ 你一定听说过BERT，也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局，但BERT究竟是什么？...从BERT的名字中，我们能得到最重要信息就是：BERT是基于Transformer架构的。...干货讲解 深入BERT，理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。...BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持，对普通用户而言直接运行BERT是不现实的，为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。
BERT模型与现有方法的文本分类效果。...模型的预训练任务 BERT实际上是一个语言模型。...模型结构 了解了BERT模型的输入/输出和预训练过程之后，我们来看一下BERT模型的内部结构。...BERT模型的文本分类效果 在本文中，我们聚焦文本分类任务，对比分析BERT模型在中/英文、不同规模数据集上的文本分类效果。...需要注意的是，我们目前仅使用12层Transformer Encoder结构的BERT模型进行实验，后续会进一步检验24层TransformerEncoder结构的BERT模型的分类效果，可以期待，BERT
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 $BERT_PYTORCH_DIR
本文转自『AI开发者』（okweiwu） BERT简介 毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?...什么是BERT？ 你一定听说过BERT，也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局，但BERT究竟是什么？...干货讲解 深入BERT，理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。...BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持，对普通用户而言直接运行BERT是不现实的，为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。...)# 训练model_bert = model_bert.fit(X_tr_bert, y_tr)# 预测pred_bert = model_bert.predict(X_val_bert) 查看分类准确率
bert 是什么？...BERT 框架 BERT提出的是一个框架，主要由两个阶段组成。分别是Pre-training以及Fine-Tuning。...=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --train_batch_size.../vocab.txt \ --test_file=test \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint...bert的方式更优。
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.
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
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
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
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。
这就是穷人用的 BERT。在Distill BERT，Tiny BERT，Mobile BERT，Q8BERT，ALBERT 授人以鱼不如授人以渔，究竟有哪些方法可以使Model变小呢？...肖涵在 Github 上创建了一个名为 bert-as-service 的开源项目，该项目旨在使用 BERT 为您的文本创建单词嵌入。...BERT类模型缺乏生成句子的能力，所以它不太适合做Seq2Seq的任务，而MASS和BART这两个模型就解决了BERT不擅长生成的问题。...论文用了另一个比较小的BERT去输出被mask的单词，这里不需要用很好的BERT，因为如果BERT效果太好，直接就输出了和原来一摸一样的单词，这也不是我们期望的。...人类语言处理 BERT and its family
Use BERT as feature 如何调用bert，将输入的语句输出为向量？ 如果在自己的代码中添加bert作为底层特征，需要官方例子run_classifier.py的那么多代码吗？...model = modeling.BertModel( config=bert_config, is_training=False, input_ids=input_ids,...input_mask=input_mask, token_type_ids=segment_ids, use_one_hot_embeddings=False) # 加载bert...代码库：https://github.com/InsaneLife/bert 中文模型下载：BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional...https://github.com/InsaneLife/bert
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
[CLS] 和 [SEP] 是 BERT 中的两个特殊标记符号，在 BERT 的输入文本中起到特殊的作用。...在 BERT 中，[CLS] 对应着输入文本中第一个词的词向量，输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。...在 BERT 中，[SEP] 对应着输入文本中最后一个词的词向量，它的作用是用来分割不同的句子。例如，在 BERT 中处理句子对时，两个句子之间通常会插入一个 [SEP] 来表示它们的分界点。
谷歌2018年发布的BERT是NLP最有影响力的论文之一。...那么，什么是BERT？ 简单地说，BERT是一个可以用于很多下游任务的体系结构，如回答问题、分类、NER等。...所以，对于像“BERT model is awesome”这样的句子。单词“model”的嵌入将包含所有单词“BERT”、“Awesome”和“is”的上下文。...所以BERT的最终输入是令牌嵌入+段嵌入+位置嵌入。 训练Masked LM 这里是BERT最有趣的部分，因为这是大多数新颖概念的介绍。...我将尝试通过各种架构尝试来解释这些概念，并找出每个尝试的问题缺陷和解决方式，最终就会得到BERT架构。 第1次尝试：如果我们按如下方式设置BERT训练： ?
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