由于PyTorch 不提供封装好的训练循环,Transformers 库写了了一个transformers.Trainer API,它是一个简单但功能完整的 PyTorch 训练和评估循环,针对 Transformers 进行了优化,有很多的训练选项和内置功能,同时也支持多GPU/TPU分布式训练和混合精度。即Trainer API是一个封装好的训练器(Transformers库内置的小框架,如果是Tens...
BertForMaskedLM:只进行 MLM 任务的预训练; 基于BertOnlyMLMHead,而后者也是对BertLMPredictionHead的另一层封装; BertLMHeadModel:这个和上一个的区别在于,这一模型是作为 decoder 运行的版本; 同样基于BertOnlyMLMHead; BertForNextSentencePrediction:只进行 NSP 任务的预训练。 基于BertOnlyNSPHead,内容就是一个...
2018 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 由于Transformer优异的模型结构,使得其参数量可以非常庞大从而容纳更多的信息,因此Transformer模型的能力随着预训练不断提升,随着近几年计算能力的提升,越来越大的预训练模型以及效果越来越好的Transformers不断涌现 经典和流行的Transformer...
'基于transformers的自然语言处理(NLP)入门 - we want to create a repo to illustrate usage of transformers in chinese' by Datawhale GitHub: https:// github.com/datawhalechina/learn-nlp-with-transforme...
在这个notebook中,我们将展示如何使用Transformers代码库中的模型来解决自然语言处理中的翻译任务。我们将会使用WMT dataset数据集。这是翻译任务最常用的数据集之一。 下面展示了一个例子: 对于翻译任务,我们将展示如何使用简单的加载数据集,同时针对相应的仍无使用transformer中的Trainer接口对模型进行微调。
基于transformers的自然语言处理(NLP)入门 第四章 4.4 本文涉及的jupter notebook在篇章4代码库中。 如果您在colab上打开这个jupyter笔记本,您需要安装Trasnformers和datasets。具体命令如下(取消注释并运行,如果速度慢请切换国内源,加上第二行的参数)。 在运行单元格之前,建议您按照本项目readme中提示,建立一个专门...
微调语言模型 在当前jupyter笔记本中,我们将说明如何使用语言模型任务微调任意Transformers模型。 本教程将涵盖两种类型的语言建模任务: 因果语言模型(Causal language modeling,CLM):模型需要预测句子中的下一位置处的字符(类似BERT类模型的decoder和GPT,从左往右输入字符)。为了确保模型不作弊,模型会使用一个注意掩码防止模...
基于transformers的自然语言处理(NLP)入门 第四章 4.2 本文涉及的jupter notebook在篇章4代码库中。 如果您正在google的colab中打开这个notebook,您可能需要安装Transformers和Datasets库。将以下命令取消注释即可安装。 !pip install datasets transformers seqeval...
激活python环境后的Terminal最左边会显示(venv),可以使用which python命令来查看当前Terminal窗口中所使用的python软件所在的位置,确保python处于your_path/learn-nlp-with-transformers/venv/bin/python位置。最后,安装依赖包: pip install -r requirements.txt
基于transformers的自然语言处理(NLP)入门 第二章 2.2: # 图解transformer 内容组织: - 图解transformer - Transformer宏观结构 - Transformer结构细节 - 输入处理 - 词向量 - ...