双向编码 大多数基于Transformer的模型(例如GPT)通常只使用单向或者条件编码。与之不同,BERT使用双向编码,可以更全面地捕捉到文本中词元的上下文信息。 掩码语言模型(Masked Language Model) BERT在预训练阶段使用了一种名为“掩码语言模型”(Masked Language Model, MLM)的特殊训练策略。在这个过程中,模型需要预测输入...
经过对BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的深入探讨,我们有机会一窥这一先进架构的内在复杂性和功能丰富性。从其强大的双向注意力机制,到预训练和微调的多样性应用,BERT已经在自然语言处理(NLP)领域中设置了新的标准。 架构的价值 ...
BERT以及预训练模型例如ELMO,GPT等出色的表现轰动了自然语言处理领域,现如今有很多的学者和机构基于Transformer及BERT提出更强大的模型,例如百度及清华分别提出的ERNIE模型,这两个同名模型均将知识图谱信息(Knowledge Graph)融入BERT,使得BERT在大规模先验知识的加成下表现更进一步,又如Google最近提出的基于 Autogressive Model...
无监督基于微调 - GPT 在有标记数据上做迁移学习 Method 2 steps: ① pre-training ② fine-tuning 架构 多层双向Transformer的编码器 L - Transformer块的个数 H - 隐层大小 A - 多头自注意力机制里的head个数 A * 64 = H BERTBASEBERTBASE:110M参数 L = 12, H = 768, A = 12 ...
但,真正奠定预训练+微调范式的重要地位的,还是之后提出的 BERT。BERT 可以说是综合了 ELMo 和 GPT,使用预训练+微调范式,基于 Transformer 架构而抛弃了存在天生缺陷的 LSTM,又针对 GPT 仅能够捕捉单向语句关系的缺陷,提出了能够捕捉深层双向语义关系的 MLM 预训练任务,从而将预训练模型推向了一个高潮。
这也令 BERT 模型不能像 GPT 模型一样,继续使用标准语言模型的训练模式,因此 BERT 模型重新定义了两种模型训练方法(即:预训练任务):MLM 和 NSP。BERT用MLM(Masked Language Model,掩码语言模型)方法训练词的语义理解能力,用NSP(Next Sentence Prediction,下句预测)方法训练句子之间的理解能力,从而更好地支持下游任务...
Finetuning (Optional for zero-shot tasks) Downstream task evaluation or text generation However, steps 1 and 2 can be replaced by using one of the pretrained models mentioned above. We've provided several scripts for pretraining both BERT and GPT inexamplesdirectory, as well as scripts for bot...
main.py \ --task $TASK \ $COMMON_TASK_ARGS \ --valid-data $VALID_DATA \ --tokenizer-type GPT2BPETokenizer \ --merge-file $MERGE_FILE \ --load $CHECKPOINT_PATH \ --micro-batch-size 8 \ --activations-checkpoint-method uniform \ --log-interval 10 \ --no-load-optim \ --no-...
BERT借鉴GPT模式,采用LM + Fine-tuning范式,并都使用了transformer建模语言模型,不同于GPT的是,BERT使用编码器,对token进行双向建模,GPT使用解码器结构,单向建模,在效果层面,BERT自然语言理解能力是明显强于GPT【GPT在论文中也提到NLU任务上效果并不好,可能和模型结构有关】,但不适于自然语言生成任务 BERT 【双向语言...
Neftune:NoisyEmbeddingFineTuning PEFT GaLore:Gradient Low-Rank Projection 内存、显存监控 bitsandbytes bitsandbytes简介 量化 在Linear中使用 在transformers中使用 QLoRA 附录 中断后恢复训练实验 torch.Generator 本文为原创,转载请联系作者微信号:firechecking 教程简介及目录见:从零实现BERT、GPT及Diffusion类算法:...