BERT-Base-Chinese是针对中文语言特性的BERT模型,它在词汇表大小、层数、隐藏层大小等方面与原始的BERT模型保持一致,但在词汇和语言特性上针对中文进行了优化。 “基于bert-base-chinese微调文本相似度模型”是一种利用BERT-Base-Chinese模型,通过微调(fine-tuning)技术,对文本相似度任务进行专门优化的模型。在这个模型中...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的深度双向编码器模型。预训练的BERT模型可以用于各种下游任务,包括文本相似度比较。在本篇文章中,我们将介绍如何使用BERT-Base-Chinese模型进行微调,以构建一个用于文本相似度比较的模型。首先,确保您已经安装了所需的库,包括transformers和t...
一、问题现象: 使用bert-base-chinese进行微调(微调时固定了max_len=512)得到.pt,使用pt转onnx可以转成功,且可以通过np.testing.assert_allclose(torch_out, ort_outs[0], rtol=1e-01, atol=1e-5)精度测试。 但后续使用onnx转换后的om进行离线推理发现精度相差很大。 ① 原始.pt文件的推理结果 ② onnx...