H. Patel, "BART: A Bridging Fault Test Generator for Sequential Circuits," in Proc. IEEE International Test Conference, Washington, DC, Nov. 1997, pp. 838-847.J. P. Cusey and J. H. Patel, "BART: A bridging fault test generator for sequential circuits," in Proc. Int. Test Conf.,...
ELECTRA,全名为Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately。ELECTRA 的模型结构为生成器(Generator)加上辨别器(Discriminator)。 与BERT 不同, ELECTRA 的预训练任务是 replaced token detection 目的是判断当前的 token 是否被替换 过。生成器是 BERT 里所使用的 MLM,以被 mask 过...
tokenizer) text2text_generator("中国的首都是[MASK]京", max_length=50, do_sample=False)...
class BartQuestionGenerator: def __init__(self, model_name="facebook/bart-base", max_length=512): self.tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained(model_name) self.model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name) self.max_length = max_length def train(self, train_dataset, output...
fromtransformersimportpipeline# 加载预训练的文本生成模型generator = pipeline("text-generation", model="gpt2-medium")# 使用模型生成文本prompt ="In a world where machines can think, "output = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)print(output[0]['generated_text']) ...
PT-Gen来自论文《 Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》 UniLM是一种“ Prefix-LM”,具有与Bart和T5相似的masking策略 Demo: BartForConditionalGeneration 这一节来看看如何用几行代码就完成一个摘要抽取任务。 Step 1 首先安装最新版本的transformers和一些必要的库 ...
写在前面Pointer-Generator Network 以及微软的 Unilm 是小喵在20年所研读的自动文本摘要方向系列论文中的两篇,到今天为止个人依旧认为它们是非常值得一读的。今天我们先分享 Pointer-Generator Networks。简单地说,Pointer-Generator Networks 这篇论文的idea以及背后的动机具备说服力。它直接抛出问题,给出解决办法 trans...
写在前面Pointer-Generator Network 以及微软的 Unilm 是小喵在20年所研读的自动文本摘要方向系列论文中的两篇,到今天为止个人依旧认为它们是非常值得一读的。今天我们先分享 Pointer-Generator Networks。简单地说,Pointer-Generator Networks 这篇论文的idea以及背后的动机具备说服力。它直接抛出问题,给出解决办法 ...
PT-Gen来自论文《 Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》 UniLM是一种“ Prefix-LM”,具有与Bart和T5相似的masking策略 Demo: BartForConditionalGeneration 这一节来看看如何用几行代码就完成一个摘要抽取任务。 Step 1 首先安装最新版本的transformers和一些必要的库 ...
text2text_generator("中国的首都是[MASK]京", max_length=50, do_sample=False) 源码地址:transformers/modeling_bart.py at v3.0.2 · huggingface/transformers · GitHub 论文:[1910.13461] BART:用于自然语言生成、翻译和理解的序列到序列预训练去噪 (arxiv.org)...