classBERTMLP(nn.Module):'''@功能:继承nn.Module实现一个BERT+MLP的模型,包括__init__与forward两个方法@输入:bert预训练模型、隐藏层大小、标签类别@输出:数据经过模型的计算结果'''def__init__(self,emdeb,hidden_size,num_class):# 对传入模型的参数在__init__时定义super(BERTMLP,self).__init__(...
他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。结果见表 8。 可以看到,尽管基于新架构的模型完全没有注意力和 MLP,但其在预训练的困惑度指标上依然胜过 Transformer 和 Hyena。
他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。结果见表 8。 可以看到,尽管基于新架构的模型完全没有注意力和 MLP,但其在预训练的困惑度指标上依然胜过 Transformer 和 Hyena。
BERT的MLP和NSP联合训练,让其能适配下游多任务(Token级别和句子级别)的迁移学习 BERT缺点: [MASK] token在推理时不会出现,因此训练时用过多的[MASK]会影响模型表现(需要让下游任务去适配预训练语言模型,而不是让预训练语言模型主动针对下游任务做优化) 每个batch只有15%的token被预测,所以BERT收敛得比left-to-righ...
用GeGLU层替换旧的MLP层，改进了原始BERT的GeLU激活函数。通过移除不必要的偏置项（bias terms）简化架构，由此可以更有效地使用参数预算。在嵌入层之后添加一个额外的归一化层，有助于稳定训练。接着，在提升速度/效率方面，ModernBERT利用了Flash Attention 2进行改进，依赖于三个关键组件：一是使用交替注意力（...
transformer层由一个self attention block和一个2层的多层感知器(MLP)组成。我们分别在这两个模块中引入模型并行性。 如图2a所示,这是MLP的结构,由两个GEMM组成,中间有一个GeLU非线性,后面有一个dropout层。我们以列并行方式划分第一个GEMM。这使得GeLU 非线性可以独立地应用于每个分块GEMM的输出。模块中的第二...
情感分类模型,包含一个BERT 模型和一个分类器(MLP),两者间有一个dropout层,BERT模型实现了预训练参数加载功能。首先,将一个句子中的每个单词对应的词向量输入BERT,得到句子的向量表征。然后将句向量经过dropout层再输入分类器,最后输出二元分类预测。主要步骤及代码段如下: ...
transformer层由一个self attention block和一个2层的多层感知器(MLP)组成。我们分别在这两个模块中引入模型并行性。 如图2a所示,这是MLP的结构,由两个GEMM组成,中间有一个GeLU非线性,后面有一个dropout层。我们以列并行方式划分第一个GEMM。这使得GeLU 非线性可以独立地应用于每个分块GEMM的输出。模块中的第二...
BERT --> MLP -->cross_entropy_loss 2. 基本概念 teacher model: 尺寸较大的模型, finetune model student model: 尺寸较小的模型,target model 3. distillation loss的设计 distillation可以分为两步。第一步,使用classifier task的label 训练teacher model,如果要做的精确一点,可同时训练student model的classifie...
多层感知器(MLP): $$ MLP(X)=W_2softmax(W_1X+b_1)+b_2 $$ 损失函数: $$ Loss=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}y_ilog(\hat{y_i}) $$ 其中,$Q$、$K$、$V$分别表示查询、键值,$X$表示词嵌入,$W_1$、$W_2$表示线性变换参数,$b_1$、$b_2$表示偏置参数,$y$表示真实值,$\hat...