3. 从头开始训练语言模型 我们现在将使用来自 transformer 的 run_language_modeling.py 脚本(https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples/run_language_modeling.py )(由 run_lm_finetuning.py 重新命名而来,因为它现在更无缝地支持从头开始的训练)来训练我们的语言模型。只需记住从零开始训练,...
from tokenizers.processors import BertProcessing tokenizer = ByteLevelBPETokenizer( "./models/EsperBERTo-small/vocab.json", "./models/EsperBERTo-small/merges.txt", ) tokenizer._tokenizer.post_processor = BertProcessing( ("</s>", tokenizer.token_to_id("</s>")), ("<s>", tokenizer.token_...
在过去的几周里,我们对 transformers 和 tokenizers 库进行了一些改进,目的是让从头开始训练新的语言模型变得更加容易。 在本文中,我们将演示如何用世界语训练一个「小」模型(84 M,6 个层,768 个隐藏层,12 个注意力头)——这与 DistilBERT 的层数和注意力头数相同。然后,我们将在词性标记的下游任务上微调模型。
以下是如何在tokenizers中使用它,包括处理 RoBERTa 特殊标记 - 当然,您也可以直接从transformers中使用它。 fromtokenizers.implementationsimportByteLevelBPETokenizerfromtokenizers.processorsimportBertProcessing tokenizer = ByteLevelBPETokenizer("./EsperBERTo-small/vocab.json","./Esper...
由于huaggingface放出了Tokenizers工具,结合之前的transformers,因此预训练模型就变得非常的容易,本文以学习官方example为目的,由于huggingface目前给出的run_language_modeling.py中尚未集成Albert(目前有 GPT, GPT-2, BERT, DistilBERT and RoBERTa,具体可以点开前面的链接),这是由于目前对于Albert的支持,在分词时,Albe...
更新后的 Transformers 2.0 汲取了 PyTorch 的易用性和 Tensorflow 的工业级生态系统。借助于更新后的 Transformers 库,科学家和实践者可以更方便地在开发同一语言模型的训练、评估和制作阶段选择不同的框架。 那么更新后的 Transformers 2.0 具有哪些显著的特征呢?对 NLP 研究者和实践者又会带来哪些方面的改善呢?机器...
最近在公众号中了解到了刘知远团队退出的视频课程《大模型交叉研讨课》,看了目录觉得不错,因此拜读一下。 目录: 自然语言处理&大模型基础 神经网络基础 Transformer&PLM Prompt Tuning & Delta Tuning 高效训练&模型压缩 基于大模型的文本理解与生成 ...
Transformers 提供了Trainerclass帮助进行模型的fine-tuning。一旦已完成了数据预处理,则只需要简单的几步,就可以使用Trainer进行模型的训练了。 首先确保我们完成了数据预处理: fromdatasetsimportload_datasetfromtransformersimportAutoTokenizer,DataCollatorWithPaddingraw_datasets=load_dataset("glue","mrpc")checkpoint="...
初始化新模型 首先初始化一个GPT2模型。对于小一些的GPT2模型,也可以使用类似的配置,这里加载了一个预训练配置,当然设置vocab_size=len(tokenizer)来确保模型和分词器的大小匹配。并且传入bos和eos的token ID: fromtransformersimportAutoTokenizer,GPT2LMHeadModel,AutoConfigconfig=AutoConfig.from_pretrained("gpt2",...
Visual transformers (ViT) 通过将每个图像划分为多个块 (patch) 并将这些块按顺序输入给模型,从而将相同的前缀概念应用于图像。利用这个想法,SimVLM 实现了这样一种架构,将图像块序列和前缀文本序列串接起来作为最终的前缀,输入给编码器,然后由解码器来预测该文本序列的接续文本。上图描述了该思想。SimVLM 模型首先...