基于BERT+PET方式文本分类模型搭建 一、实现模型工具类函数 目的:模型在训练、验证、预测时需要的函数 代码路径:/Users/**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks/PET/utils utils文件夹共包含3个py脚本:verbalizer.py、metirc_utils.py以及common_utils.py 1.1 verbalizer.py 目的:定义一个Verbalizer类,用于将一个...
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BERT+PET方式模型训练(一) 简介:• 本项目中完成BERT+PET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 基于BERT+PET方式文本分类模型搭建 模型搭建 ...
通常，PET 方法会精心设计参数高效模块 (PET 模块)，这些模块可以应用于 PTMs 中的任意细粒度位置。然...
【摘要】 Pattern-Exploiting Training(PET)的方法通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合,能够起到非常好的零样本、小样本乃至半监督学习效果。《GPT Understands, Too》提出了名为P-tuning的方法,成功地实现了模版的自动构建,通过模版从语言模型中抽取知识,完成零样本、小样本等学习任务。
▲ PET在SuperGLUE上的小样本学习的结果 不过要吐槽一个点是,上图中 PET 的 223M 参数,所用的模型是 ALBERT-xxlarge-v2,事实上称 ALBERT 为“小模型”是一种很耍流氓的行为,因为它前向计算的速度并没有得到任何提升。ALBERT-xxlarge 共有 12 ...
这里给出一个更快捷稳妥的方案:借鉴PET本质上也是在训练MLM 任务,我们可以先利用利用PET做fine-tuning,然后将最优模型作为预训练后的模型来进行分类任务fine-tuning,这种方案我实验后的结论是与直接进行Task transfer性能提升上相差不大。不了解PET的可以查看我之前博文PET-文本分类的又一种妙解[6]....
PET在SuperGLUE上的小样本学习的结果 不过要吐槽一个点是,上图中PET的223M参数,所用的模型是ALBERT-xxlarge-v2,事实上称ALBERT为“小模型”是一种很耍流氓的行为,因为它前向计算的速度并没有得到任何提升。ALBERT-xxlarge共有12层,层与层之间参数是共享的,就前向计算而言,它应该等价于约2700M(12倍)参数的GPT...
Pattern-Exploiting Training (PET) 此方案通过增加一个pattern,将任务转换为MLM任务,然后通过pattern的得分来判断对应的类别。 如本次比赛可以添加一个前缀pattern:“间接回答问题”/ “直接回答问题”,分别对应label 0 / 1,pattern的得分只需看第一个位置中“间”/“直”两个token的概率谁高即可。对于unlabel dat...
pet Concat 由于bert 中不同的transformer 层提取到的语义粒度不同,而不同粒度的信息对分类来说起到的作用也可能不同,所以可以将所有粒度的语义信息拼接后作为特征进行分类。 concat focal loss 由于针对性回答与非针对性回答在数量上有不小差距,大约3:1,所以也想到尝试在loss上进行调节。