接下来就是核心的 BERT 微调环节,代码(BERT_SQuAD_Finetuned.py)如下(完整代码见附件): fromtransformersimportBertForQuestionAnswering, BertTokenizer, BertForQuestionAnswering, AdamWimporttorchfromtorch.utils.dataimportTensorDat
在BERT 的论文里介绍,BERT 也是用到了 SQuAD 数据集作为一个微调的示例,原本 BERT 里面的分类头,第一个 classification 是输出了 Next Sentence Prediction 的结果,也就是说,它给我们带来的是句子A和句子B是不是关联的上下文,在每一个句子里,又做一些 MLM 的任务,但是SQuAD 跟它这个头就不一样了,我们需要聚焦...
从零训练一个行业大模型:医疗领域BERT微调实战踩坑指南引言:为什么医疗行业需要专用大模型?2024年,尽管GPT-5等通用大模型已能处理医疗问答,但实际落地时仍面临专业术语理解不足、诊断建议不严谨等问题。某三甲医院曾测试发现:当询问"非小细胞肺癌的PD-L1抑制剂适用条件"时,ChatGPT的准确率仅68%,而专科医...
下面我们使用bert-base-chinese预训练模型进行微调并进行测试。 1. 导入必要的库 import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW from torch.utils.data import DataLoader, Dataset, random_split import pandas as pd from tqdm import tqdm import random 2. 加载数据集和...
文章目录 一、前期工作导入库包导入数据 二、模型加载 三、模型训练 四、模型测试大家好,我是微学AI,今天给大家带来一个基于BERT模型做文本分类的实战案例,在BERT模型基础上做微调,训练自己的数据集,相信之前…
BERT (BidirectionalEncoder Representations fromTransformers)是一种预训练的深度双向然语言处理模型,它通过预训练和微调两个阶段来完成具体任务。BERT模型的优势在于其对上下文信息的强大建模能力,这得益于其采用双向'Transformer结构以及MLM和NSP两种预训练任务。通过预训练,BERT模型能够学到丰富的语义信息,这为后续的微调任...
下面我们使用bert-base-chinese预训练模型进行微调并进行测试。 1. 导入必要的库 2. 加载数据集和预训练模型 3. 对数据集进行预处理 注意:此处需要打乱数据行,为了快速训练展示,下面程序只加载了1500条数据。 4. 将数据集分为训练集、验证集 5. 设置训练参数 ...
冻结PTM参数，仅训练顶层分类器：代码示例：BERT固定特征提取 4.2 微调（Fine-Tuning）解冻全部或部分参数进行端到端训练：代码示例：GPT-2微调 4.3 参数高效微调（PEFT）LoRA：低秩矩阵注入 Adapter：插入小型适配模块 Prefix-Tuning：优化提示向量 五. NLP预训练为何滞后于CV？5.1 历史瓶颈分析 5.2 突破关键 Tr...
官方微调的模型是BAAI/bge-large-en-v1.5,我选择直接微调BERT模型,这样感受微调的效果更明显。仅仅是出于学习的目的,我才选择微调BERT,如果大家打算用于生产环境,还是要选择微调现成的embedding模型。因为embedding模型也分为预训练与微调两个阶段,我们不做预训练。
Bert模型微调实战:使用transformers微调bert模型实现问答任务, 视频播放量 4507、弹幕量 0、点赞数 71、投硬币枚数 51、收藏人数 217、转发人数 25, 视频作者 专注的吃豆人, 作者简介 ,相关视频:多标签文本分类—基于微调Bert模型实现,代码讲解、100%可以跑通! 一键三