可以看到和我们在下游任务微调bert的代码思路是类似的,只要准备好 inputs、labels 传入 BertForMaskedLM 就可以开始训练了。如果需要使用两个任务进行增量训练的话可以使用 BertForPreTraining 这个头,实际上思路是一样的,只不过数据处理的方式就稍微繁琐一些,再加上很多实验都表明NSP任务实际上对模型精度提升作用不大,...
预训练语言模型 PLM | 受到计算机视觉领域采用 ImageNet对模型进行一次预训练,使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征,然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响,自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法也逐渐成为主流。以 ELMo为代表的动态词向量模型开启了语言模型预训练的大门,此后以 GPT 和 BERT为代...
GPT类似的大模型引发的思考 | GPT和Bert这类大规模预训练模型被提出很久了,最近ChatGPT的成功更是引发整个社会的关注。然而,模型的训练需要大量的数据,繁重的调参;ChatGPT想要得到一个满意的结果也需要合适的提示词和多次试验,真有点调参时的那味了。
要谈创业,首先得明白为何现在大模型成了热门。简单来说,大模型,比如GPT、BERT等,通过大量数据训练,能够处理、理解和生成前所未有的语言模式。这不仅仅是技术上的一大步,更意味着在内容创作、数据分析、客户服务等方面的应用将被彻底改写。 想象一下,一个可以自动撰写高质量文章的系统,或是一个能够实时提供精准客服...
除此之外,它还可以很好地与迁移学习相结合,例如,当从BERT微调,并在高数据的情况下,如ImageNet,无论是只有10%的标记数据或是使用一个带有1.3 M额外未标记示例的完整标记集,都实现了改进。论文链接:链接 发布于 2020-10-13 15:34 5 人喜欢 分享收藏 举报 写下你的评论... 暂无评论...