自BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)[1]出现后,NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理,以及如何使用HuggingFace提供的transformers库完成基于BERT的微调任务。 预训练 BERT在一个较大的语料上进行预训练(Pre-train)。预训练主要是在数据和算力充足的条件下,训练一个大模型,在其他...
通过本文,您将学会如何为特定的自然语言处理任务(如分类、问答等)微调BERT。 1、引言 BERT 是一个强大的预训练语言模型,可以用于多种下游任务,只需进行极小的修改。通过微调 BERT,您可以利用它的大规模知识,并将其适应于您自己的领域和任务。 但BERT 是什么,为什么它如此重要?如何为不同任务微调 BERT?微调过程中...
本篇我们使用公开的微博数据集(weibo_senti_100k)进行训练,此数据集已经进行标注,0: 负面情绪,1:正面情绪。数据集共计82718条(包含标题)。如下图: 下面我们使用bert-base-chinese预训练模型进行微调并进行测试。 1. 导入必要的库 2. 加载数据集和预训练模型 3. 对数据集进行预处理 注意:此处需要打乱数据行,...
Bert模型微调 目前开源出来的中文金融领域预训练模型有: - 熵简科技FinBERT:https://github.com/valuesimplex/FinBERT, 国内首个在金融领域大规模语料上训练的开源中文BERT预训练模型 - 澜舟科技Mengzi:https://github.com/Langboat/Mengzi, 金融领域的自然语言理解类任务 这里我们在Mengzi模型上进行进一步的微调: - ...
BERT模型的预训练和微调是实现高效自然语言处理任务的必要步骤。本文将详细介绍BERT模型的预训练和微调原理,并通过实例展示如何进行微调,以适应特定任务的需求。一、BERT模型预训练BERT模型的预训练主要基于Transformer架构,通过无监督学习的方式,从大量无标签的文本数据中学习语言的表示和生成。具体来说,BERT预训练涉及两...
6、所需的计算资源。其中,目的不同指的是,预训练主要是为了让模型学会语言的基础知识,而微调则是为了使模型在特定任务上表现得更好。 1、目的不同 Bert预训练:主要目的是学习语言的基础知识,使模型对于各种文本信息有一个基础的理解。 微调:在预训练的基础上,为了让模型在特定的任务,如文本分类、命名实体识别等...
本文记录使用BERT预训练模型,修改最顶层softmax层,微调几个epoch,进行文本分类任务。 BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,这是tensorflow 1.x 版本的。 BERT预训练模型 预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM(Whole Word Masking)全词覆盖预训练模型,...
ULM-FiT机制让模型的预训练参数得到更好的利用。所利用的参数不仅限于embeddings,也不仅限于语境embedding,ULM-FiT引入了Language Model和一个有效微调该Language Model来执行各种NLP任务的流程。这使得NLP任务也能像计算机视觉一样方便的使用迁移学习。 The Transformer:超越LSTM的结构 ...
本文主要介绍BERT的原理,以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。 预训练 BERT在一个较大的语料上进行预训练(Pre-train)。预训练主要是在数据和算力充足的条件下,训练一个大模型,在其他任务上可以利用预训练好的模型进行微调(Fin...
BERT微调效果不佳?不如试试这种大规模预训练模型新范式 BERT模型自发布至今已整整两年了,但是其余热仍未消减。从一经问世的轰动,简单应用/微调便可达到某个领域或者任务的SOTA效果;到如今的各种『被吊打』,BERT巨人肩膀上的新宠大致可以分为以下这么几类: