基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建 模型搭建 本项目中完成BERT+P-Tuning模型搭建、训练及应用的步骤如下(注意:因为本项目中使用的是BERT预训练模型,所以直接加载即可,无需重复搭建模型架构): 一、实现模型工具类函数 二、实现模型训练函数,验证函数 三、实现模型预测函数 一、实现模型工具类函数 目的:模型在训...
# coding:utf-8importtorchclassProjectConfig(object):def__init__(self):self.device='cuda:0'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'self.pre_model='/Users/**/llm/prompt_tasks/bert-base-chinese'self.train_path='/Users/**/llm/prompt_tasks/P-Tuning/data/train.txt'self.dev_path='/Users/**/...
代码:https://github.com/THUDM/P-tuning 1.1 Motivation GPTs模型利用传统的fine-tuning技术在NLU任务上效果比较差,比同等量级的BERT效果要差。 1.2 Methods 提出了新的P-tuning方法,构造一个可训练的连续prompt embedding,通过在连续空间中搜索更好的提示语prompt,来提升预训练模型的NLU能力。 1.3 Conclusion 在...
1.2. fine-tuning阶段 完成预训练之后的bert模型就具备了fine-tuning的能力,论文中将bert应用于11项NLP任务中,在当时均取得了STOA的效果。 MNLI(Multi-Genre Natural Language Inference):输入句子对,预测第二个句子相对于第一个句子是entailment, contradiction, or neutral三种类型中的哪一种。 QQP(Quora Question P...
BERT的主模型是BERT中最重要组件,BERT通过预训练(pre-training),具体来说,就是在主模型后再接个专门的模块计算预训练的损失(loss),预训练后就得到了主模型的参数(parameter),当应用到下游任务时,就在主模型后接个跟下游任务配套的模块,然后主模型赋上预训练的参数,下游任务模块随机初始化,然后微调(fine-tuning)...
GPT 使用 Transformer Decoder 作为 Transformer Block,以 P(wi|w1,⋯,wi−1)P(wi|w1,⋯,wi−1) 为目标函数进行训练,用Transformer Block 取代 LSTM 作为特征提取器,实现了单向编码,是一个标准的预训练语言模型,即使用 Fine-Tuning 模式解决下游任务。 BERT 也是一个标准的预训练语言模型,它以P(wi|w1...
Loss = CrossEntropy(e,p). (用反向传播算出损失函数关于模型参数的梯度) Performing one gradient descent to update the model parameters.(执行梯度下降来更新模型参数) 1.1.3 总结 BERT会随机遮挡单词,把遮住的单词作为标签,BERT预训练不需要人工标注的数据集,可以用任何书籍或者维基百科作为训练数据,可以自动生成...
(-2,-1))\/math.sqrt(query.size(-1))ifmask is not None:scores=scores.masked_fill(mask==0,-1e9)# softmax得到概率得分p_atten,p_attn=F.softmax(scores,dim=-1)# 如果有 dropout 就随机 dropout 比例参数ifdropout is not None:p_attn=dropout(p_attn)returntorch.matmul(p_attn,value),p_...
The fine-tuning examples which useBERT-Baseshould be able to run on a GPU that has at least 12GB of RAM using the hyperparameters given. Fine-tuning with Cloud TPUs Most of the examples below assumes that you will be running training/evaluation on your local machine, using a GPU like a...
transformer中只要有注意力计算,就需要QKV,bert使用的就是上图transformer的encoder端,所有也要有QKV。在P-tuning方法中,在输入前插入一段prefix的连续的representation,用以引导模型对后面输入的编码,来更好的完成representation learning,来适配下游任务的需求,因为P-tuning与Fine-tuning的最大区别,就是用一个小模型,...