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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。...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...Q-BERT模型微调后的 BERT_BASE 模型同样包含三部分:嵌入、基于 Transformer 的编码器层、输出层。...后续我们分别详细介绍不同类型的BERT模型压缩方法。

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BERT模型解析

模型具有更好的特征提取能力;在BERT中同样采用了基于Transformer的特征提取算法,与GPT中不同的是: 第一,在BERT中的Transformer是一个双向的Transformer模型,更进一步提升了特征的提取能力...第二,GPT中采用的是Transformer中的Decoder模型BERT中采用的是Transformer中的Encoder模型。...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。...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.

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BERT模型详解

2 模型 2.1 基本思想 Bert之前的几年,人们通过DNN对语言模型进行“预训练”,得到词向量,然后在一些下游NLP任务(问题回答,自然语言推断,情感分析等)上进行了微调,取得了很好的效果。...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

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Transformer 模型实用介绍:BERT

在本教程[1]中,我们将深入研究 BERT(一种著名的基于 Transformer 的模型),并提供一个实践示例来微调基本 BERT 模型以进行情感分析。...BERT简介 BERT 由 Google 研究人员于 2018 年推出,是一种使用 Transformer 架构的强大语言模型。...BERT 模型针对以下两个 NLP 任务进行了预训练: 掩码语言模型 (MLM) 下一句话预测 (NSP) 通常用作各种下游 NLP 任务的基础模型,例如我们将在本教程中介绍的情感分析。...此阶段的输出是一个预训练的 NLP 模型,具有对该语言的通用“理解” 微调是针对特定任务进一步训练预训练的 BERT 模型。...该模型使用预先训练的参数进行初始化,并且整个模型在下游任务上进行训练,从而使 BERT 能够根据当前任务的具体情况微调其对语言的理解。

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从Transformer到BERT模型

模型的不同训练方法 如何把BERT模型应用在实际项目中 如何对BERT减肥 BERT存在的问题 1....BERT有两种主要训练好的模型,分别是BERT-Small和BERT-Large, 其中BERT-Large使用了12层的Encoder结构。整个的模型具有非常多的参数。...虽然BERT有很好的表现,但本身也有一些问题。比如,BERT并不能用来生成数据。 由于BERT本身是依赖于DAE的结构来训练的,所以不像那些基于语言模型训练出来的模型具备很好地生成能力。...BERT模型详解 3.1 BERT简介 Bidirection:BERT的整个模型结构和ELMo类似,都是双向的。...如何把BERT模型应用在实际项目中 我们有了BERT模型,也已经把BERT模型预训练好了,那么我们能用BERT模型做哪些NLP的任务呢?

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​从零开始训练BERT模型

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...我的语言是英语——但我的女朋友是意大利人,所以她——劳拉,将评估我们讲意大利语的 BERT 模型——FiliBERTo 的结果。...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

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大型语言模型:SBERT — 句子BERT

基于 Transformer,还发展出了许多其他机器学习模型。其中之一是 BERT,它主要由几个堆叠的 Transformer 编码器组成。...然而,基本的 BERT 版本仅在单词级别构建嵌入。因此,后来开发了几种类似 BERT 的方法来解决这个问题,本文[1]将对此进行讨论。通过逐步讨论它们,我们将达到称为 SBERT 的最先进模型。...根据模型配置,该信息由多头注意力模块处理 12 或 24 次。然后,输出被聚合并传递到一个简单的回归模型以获得最终标签。 交叉编码器架构 可以使用 BERT 来计算一对文档之间的相似度。...为了解决这个问题,每个可能的对都被放入 BERT 模型中。这会导致推理过程中出现二次复杂度。...❞ SBERT SBERT 引入了 Siamese 网络概念,这意味着每次两个句子都通过相同的 BERT 模型独立传递。

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Bert不完全手册1. Bert推理太慢?模型蒸馏

模型蒸馏的目标主要用于模型的线上部署,解决Bert太大,推理太慢的问题。...而HardLabel提供了熵值更低的真实信息,帮助蒸馏模型学到正确的class分类。 PKD Bert 从PKD Bert开始,大家开始集思广益对Bert开展瘦身行动。...并且对初始化student的方式也相对简单,直接使用了 Bert_3 Bert_6 的预训练模型进行初始化,这里的初始化方式和以上对齐使用的PKD-Skip/LAST策略存在一定的不一致性。...预训练 Distill Bert模型结构也是6层的Transformer,在训练目标上Distill Bert使用了3个训练目标的线性组合。...因为小模型的拟合能力有限,所以感觉这里下游任务的复杂程度越高,进行二次蒸馏带来的效果提升会越明显。 Tiny Bert Tiny Bert在Distill的基础上完善了预训练和微调过程中蒸馏方式。

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Transformer、BERT模型学习笔记

从零详细解读,看不懂来打我 2.1 BERT整体架构 2.2 MLM + NSP如何做预训练 2.2.1 MLM 2.2.2 NSP 2.3 微调BERT,提升BERT在下游任务的效果 2.4 脱敏数据使用...BERT预训练模型 1 Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解) 地址: Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解) 1.1 整体结构 transformer...与 AE自编码模型 的差异 AR模型就是用到单侧信息,是从左到右顺序的 AE模型打乱文本,让文本进行重建,不仅是单侧信息,周边信息都会使用到 mask的缺点是什么 mask字之间不是独立的...,可能是有关联的, 而mask模型中是认为独立的 那么BERT里面mask的具体操作是 2.2.2 NSP 主题预测 - 两个段落是否来自同一个主题,因为在抽样的时候,就是不同的文章,当然大概率就不是一个主题了...: 直接获取谷歌中文BERT 自己训练 关于预训练模型,有几种等级的预训练阶段: 比如沿着2展开,大量微博文本继续训练BERT时候,讲师推荐两种技巧: 动态mask,之前训练,比如“我爱吃饭

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博客 | 谷歌最强 NLP 模型 BERT 解读

Trransformer的编码器结构 BERT的主体结构和创新点 BERT模型沿袭了GPT模型的结构,采用[Transfomer](https://arxiv.org/abs/1706.03762)的编码器作为主体模型结构...而BERT对GPT的第一个改进就是引入了双向的语言模型任务。...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。

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BERT 是如何构建模型

前面我写了一篇文章来讲 BERT 是如何分词的,现在,轮到该说说 BERT 模型是如何定义的了。 BERT 模型的大致结构可能大家已经很清楚了,实际上核心就是 Transformer encoder。...然后根据构建 BERT 模型「三步走」的顺序,分别介绍下这三步,同时介绍一下相关函数。 类 BertConfig BERT 模型的配置类,BERT 的超参配置都在这里。...类 BertModel BERT 模型类,主角,BERT 模型的详细定义就在这里了。其参数(蓝色)、方法(框内黄色)和对其他类、函数的调用关系总览如下: ?...Embedding 如前所述,构建 BERT 模型主要有三块:embeddings、encoder 和 pooler。先来介绍下 embeddings。 顾名思义,此步就是对输入进行嵌入。...BERT 构建模型部分到此结束。

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NLP模型BERT和经典数据集!

通过上面的榜单可以看到,在SQuAD2.0这个数据集中,前五名的模型获得的效果已经远超人类。如果将这些模型做一个分析,可以说每个模型里面都装着一个Bert。...[MASK]:未知遮罩 用Bert做机器阅读理解 现在我们已经知道了SQuAD这个数据集以及模型Bert。现在就可以通过Bert和SQuAD来做机器阅读理解了。...当我将文章和问题输入给Bert之后,将Bert输出的Embedding(词向量)接入到一个阅读理解任务的模型中(这个模型可以先忽略,对于Bert来说,不同的任务会不同的模型来辅助)。...实践一下用Bert的效果: # https://gas.graviti.cn/dataset/hello-dataset/SQuAD_v2 下载数据集 # 载入文本 with open('SQuAD_v2...最后以Bert为例,介绍SQuAD数据集在Bert模型上是怎么解的。

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XLM,基于BERT的跨语言模型

原标题 | XLM — Enhancing BERT for Cross-lingual Language Model 作者 | Rani Horev 编辑 | Pita 注意力模型,尤其是BERT模型...XLM模型工作原理 这篇论文提出了两个创新点:一个是用BERT训练多语言文本分类、另一个是用BERT初始化机器翻译模型。...其次,XLM以下面两个方式升级了BERT模型结构: XLM的每个训练样本包含含义相同语言不同的两条句子,而不是像BERT中一条样本仅来自同一语言。BERT的目标是预测被遮住的token。...升级版的BERT模型被称作翻译语言模型(TLM),普通BERT模型+BPE输入被称作有掩码语言模型(MLM)。 完整的模型同时训练了MLM和TLM,并且在两者之间进行交替训练。...模型在所有配置上都比当下著名模型,比如Artetxe et al.和BERT效果要更好。

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