事实上,BERT和它之后的一些工作证明了,有些时候,在NLP任务上,通过没有标号的、大量的数据集训练的模型,效果比有标注的、规模小一些的数据集上,效果更好。 这样的想法也在被计算机视觉等其他领域所采用。 BERT预训练与微调: 预训练Pre-Training: 让我们再次回顾一下预训练在干什么,事实上,就是在一个没有标注的...
实体抽取（Entity Extraction，EE）的目标就是识别一段文本中所包含的实体，在其他语境中，也被称之为“实体识别（Entity Recognition，ER）”、“命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）”，这些不同的名词在大多数情况下所指代的意思是一样的。举例来说，有一段文本：达观数据与同济大学联合共建的“知识图谱...
使用通用数据预训练LM,模型使用了3层的AWD-LSTM。 在特定任务数据上精调LM,其中使用到差异精调和倾斜三角lr两个策略。 以LM作为初始值,精调特定任务分类模型,其中使用到逐层解冻、差异精调和倾斜三角lr三个策略。经过AWD-LSTM之后,输出给分类器的向量为三个向量的拼接: 。 最后一层最后一个词对应的向量; 最后...
lr=2e-5, weight_decay=1e-4) #AdamW优化器 scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=len(train_loader),num_training_steps=EPOCHS*len(train_loader)) # AdamW它是 Adam 优化器的一种变体。它
对比结果如下,作者控制了相同的训练数据和epochs,增加batch size并相应的对lr进行调优,最终考虑到训练效率没有选择表现略好的2K而是用8K作为batch size。 看到这里其实有一些疑惑,因为平时训练很少用到如此大的batch size,虽然样本确实很大,但是控制batch size更多是考虑到batch太大会导致梯度过于平滑。个人感觉这里使用...
classModelConfig: batch_size=2 output_size=2 hidden_dim=384#768/2 n_layers=2 lr=2e-5 ...
optimizer=AdamW(model.parameters(),lr=1e-5)# Defining the Cross-Entropy lossfunctionloss_fn=CrossEntropyLoss()# Training loopfor3epochsforepochinrange(3):forbatchintrain_loader:# Unpacking the input and label tensorsfromthe DataLoader batch ...
# LR model model_bert = LogisticRegression() # train model_bert = model_bert.fit(X_tr_bert, y_tr) # predict pred_bert = model_bert.predict(X_val_bert) 检查分类准确性: from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_val, pred_bert)) 即使数据集的规模如此小,也可以轻...
Adam优化器,lr=1e-4,beta1=0.9,beta2=0.999 所有层进行dropout=0.1 使用GeLU函数激活 3.3 子词词元化算法 传统词汇表 字节对编码(BPE) 字节级字节对编码(BBPE) WordPiece(BERT使用的子词词元化算法) 3.3.1 传统词汇表 例: vocabulary = {game, the, I, played, walked, enjoy} ...
parameters(), lr=1e-5) loss.backward() optimizer.step() 探索更多任务和模型 Hugging Face Transformers库提供了广泛的语言模型和任务供探索。你可以对BERT进行微调,用于文本分类、命名实体识别、问答等任务。 当你尝试使用Hugging Face Transformers库时,你会发现它是一个实现BERT和其他基于Transformer模型的不可...