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。...人们很快意识到，相比于在小规模数据集上和模型一起训练词嵌入，更好的一种做法是，在大规模文本数据上预训练好词嵌入，然后拿来使用。...你怎么才能使用它来预训练一个语言模型，并能够在其他任务上进行微调（下游任务是指那些能够利用预训练模型的监督学习任务）？...就像 ELMo 一样，你可以使用预训练的 BERT 来创建语境化的词嵌入。然后你可以把这些词嵌入用到你现有的模型中。
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。
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
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 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
预训练需要超过15%的遮蔽率 为了了解在 MLM 中可以遮蔽多少以字符及遮蔽 率如何影响预训练模型的性能，本文预训练了一系列具有不同掩蔽率的模型，范围从 15% 到80%。...结果表明语言模型预训练不必使用小于 15% 的掩码率，而使用高效预训练侧率的大型模型的最佳掩码率高达 40%。...高遮蔽率更适合大模型 从上图我们可以看到，在有效的预训练设置下，大型模型可以平均取40%作为最优遮蔽率；基础模型和中等模型大约取20%作为最优遮蔽率。...从那时起，在过往预训练模型研究中，80-10-10规则在几乎所有的MLM预训练工作中被广泛采用。...参考资料 陈丹琦带着清华特奖学弟发布新成果：打破谷歌BERT提出的训练规律！这个庆祝方式太学神了吧 https://www.qbitai.com/2022/02/32722.html
VL-BERT: 可预训练的通用视觉-语言表示 作者提出了一种新型可训练通用预训练表示，用于视觉-语言任务，称为视觉-语言BERT(简称VL-BERT)。...并且由于模型只针对特定任务，所以很难从预训练中获益。因为预训练的任务和目标任务可能不相关。在研究视觉语言任务的特征设计和预训练方面缺乏共识。...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。...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。作者在视觉-语言和纯文本的数据集上对VL-BERT进行了预培训。模型使用概念标题数据集作为视觉-语言学的语料库。...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...从Word Embedding到Bert模型的发展 2.1 图像的预训练 自从深度学习火起来后，预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法，有比较长的历史了，而且这种做法很有效，能明显促进应用的效果...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。
今天要介绍的ELECTRA是我在ICLR盲审中淘到的宝贝（9月25日已截稿），也是BERT推出以来我见过最赞的改进，通过类似GAN的结构和新的预训练任务，在更少的参数量和数据下，不仅吊打BERT，而且仅用...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
今天要介绍的ELECTRA是我在ICLR盲审中淘到的宝贝（9月25日已截稿），也是BERT推出以来我见过最赞的改进，通过类似GAN的结构和新的预训练任务，在更少的参数量和数据下，不仅吊打BERT，而且仅用...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
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...ELECTRA是BERT推出这一年来我见过最赞的idea，它不仅提出了能打败MLM的预训练任务，更推出了一种十分适用于NLP的类GAN框架。
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...解码器端没有任何输入信息，这时MASS和BERT中的屏蔽语言模型的预训练方法等价。 ?...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。
训练模型计算成本高，通常在各自的数据集上完成，并且作者将展示超参数对最终结果的显著影响。作者提出了BERT 预训练的复制研究，该研究测量了关键超参数和训练数据量对结果的影响。...训练计算成本很高，限制了微调的数据量，并且通常使用不同大小的私人训练数据来完成，这限制了测量模型效果的能力。 作者提出了BERT 预训练的复制研究，其中包括评估超参数和训练数据量对结果的影响。...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。...6、结论 在预训练BERT模型时，作者会仔细评估一些设计决策。通过更长时间地训练模型，处理更多数据，可以显著提高模型性能；删除下一句预测目标; 培训更长的序列; 并动态地改变应用于训练数据的遮蔽模式。...这些结果说明这些先前被忽视的设计决策的重要性，并表明BERT的预训练目标仍与最近提出的替代方案不相上下。 作者还使用了一个新的数据集CC-NEWS，并发布了用于预训练和网络训练的模型和代码。
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。...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。...预训练 预训练是BERT训练的第一阶段，它以无监督的方式完成，由两个主要任务组成： masked language modelling (MLM) next sentence prediction (NSP...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...所以保存预训练的模型，然后微调一个特定的数据集非常有用。与预训练不同，微调不需要太多的计算能力，即使在单个 GPU 上，也可以在几个小时内完成微调过程。
本文为你介绍谷歌最新发布的自然语言预训练模型BERT。 简介 自然语言处理（NLP）面临的众多挑战之一是训练数据的短缺。...然后，将其应用于小数据NLP任务（如问答和情感分析）微调预训练模型，与从头对数据集进行训练相比，使用预训练模型可以显著地提高准确度。...BERT特点 BERT建立在包括半监督序列学习，预训练生成，ELMo和ULMFit等最新预训练上下文表示模型的基础上。...尽管我们相信使用BERT的大多数NLP研究人员并不需要从头开始预训他们自己的模型 ，我们依然把运行预训练的代码一并包含在了开源代码中。...我们今天发布的BERT模型仅限英语，但我们希望在不久的将来发布其他多种语言的预训练的模型。
若使用已保存好的镜像reid_mgn:v1，在本机上可按如下操作训练 # 1.进入已保存环境的镜像（reid_mgn:v1（8.48G）、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0...personReID ufoym/deepo:testv1 /bin/bash (75服务器) # 2.进入到工程目录 cd /home/personReID/MGN-pytorch-master # 3.复制预训练模型到指定路径...打开另一个终端 docker ps 查看容器内镜像（找到reid_mgn:v1 前对应的数字字符串%%%%） docker stats %%%%% 实时监测内存情况 # 4.训练...（在原终端继续进行，注：demo.sh是已改好参数的） sh demo1.sh 补充： 训练前需要修改的文件及代码 1.demo.sh文件 修改data路径（把你的数据集路径添加到 –datadir）、...：需将数据集文件名由原始的Market-1501-****改为和代码匹配的Market1501 2.trainer.py 修改train、test中的epoch 3.main.py 如果是单GPU训练
而真正令人激动的是， XLNet 已经开放了训练代码和大型预训练模型， 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf 开源代码与预训练模型：https://github.com...BERT存在的一些问题： 基于DAE预训练模型虽然可以很好地建模双向语境信息，但由于需要 mask 一部分输入，从而忽略了被 mask 位置之间的依赖关系 出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune...泛化自回归预训练模型 XLNet的优化点： 通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息； 用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。...其次，作为一个泛化 AR 语言模型，XLNet 不依赖残缺数据。因此，XLNet 不会有 BERT 的预训练-微调差异。...除了提出一个新的预训练目标，XLNet 还改进了预训练的架构设计。
「大规模预训练」是 AI 各领域愈发浮出水面的宏图愿景。BERT 预训练与 GPT 齐名，分别被证明在语言理解和语言生成下游任务上取得了卓越性能，是 NLP 表征学习的利器。...「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。...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）。
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:...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...: l.trainable = True x1_in = Input(shape=(None,)) x2_in = Input(shape=(None,)) x = bert_model([...activation='softmax')(x) model = Model([x1_in, x2_in], p) save = ModelCheckpoint( os.path.join('bert.h5
从 2018 年开始，预训练（pre-train） 毫无疑问成为 NLP 领域最热的研究方向。 借助于 BERT 和 GPT 等预训练模型，人类在多个自然语言理解任务中取得了重大突破。...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...解码器端没有任何输入信息，这时 MASS 和 BERT 中的屏蔽语言模型的预训练方法等价。...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
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