Uncased:24层,1024个隐藏单元,自注意力的 head数为16,340M参数BERT-Base, Cased:12层,768个隐藏单元,自注意力的 head数为12,110M参数BERT-Large, Cased:24层,1024个隐藏单元,自注意力的 head数为16,340M参数BERT-Base, Multilingual Cased (最新推荐):104种语言,12层,768个隐藏单元,自注意力的 head数为1...
bert/multilingual.md at master · google-research/bert 五、如何加载数据集 首先,让我们安装HuggingFace所需的所有主要模块。下面是如何在Jupyter上做到这一点: !pip install datasets !pip install tokenizers !pip install transformers 然后我们像这样加载数据集: from datasets import load_dataset dataset = load...
从huggingface下载预训练模型的地址:https://huggingface.co/models 在搜索框搜索到你需要的模型。 来到下载页面: 注意,这里常用的几个预训练模型,bert-base-cased、bert-base-uncased及中文bert-base-chinese。其中前两个容易混淆。bert-base-cased是区分大小写,不需要事先lower-case;而bert-base-uncased不能区分大小...
"bert-base-multilingual-cased"是BERT的一个版本,它是在多种语言上进行了预训练,包括中文。在中文上,"bert-base-multilingual-cased"通常表现良好,具有以下优点:多语言支持:它在多种语言上进行了预训练,包括中文,因此对于处理中文文本具有良好的适应性。上下文理解:BERT模型通过考虑上下文信息,能够更好地理解句子中的...
注意到,我们使用了一个预训练BertTokenizer的bert-base-cased模型。如果数据集中的文本是英文的,这个预训练的分词器就可以很好地工作。 如果有来自不同语言的数据集,可能需要使用bert-base-multilingual-cased。具体来说,如果你的数据集是德语、荷兰语、中文、日语或芬兰语,则可能需要使用专门针对这些语言进行预训练的...
bert-base-chinese bert-base-multilingual-cased bert-large-cased bert-wwm-chinese bert-wwm-ext-chinese RoBERTa RobertaTokenizer RobertaModelRobertaForQuestionAnsweringRobertaForSequenceClassificationRobertaForTokenClassification roberta-wwm-ext roberta-wwm-ext-large rbt3 rbtl3 ELECTRA ElectraTokenizer ElectraModel...
(https://pytorch.org/hub/huggingface_pytorch-transformers/). It takes as input a pair of question-context strings, and returns a sub-string from the context as a answer to the question. The Text Embedding model which is pre-trained on Multilingual Wikipedia returns an embedding of the input...
from(pretrained: "distilbert/distilbert-base-multilingual-cased") as? PreTrainedTokenizer else { XCTFail() return } XCTAssertEqual(tokenizer.encode(text: "mąka"), [101, 181, 102075, 10113, 102]) } piotrkowalczuk commented on Jan 16, 2025 piotrkowalczuk on Jan 16, 2025· edited by ...
MODEL = 'bert-base-multilingual-cased' 4.2导入数据集 train1= pd.read_csv("/kaggle/input/jigsaw-multilingual-toxic-comment-classification/jigsaw-toxic-comment-train.csv") valid = pd.read_csv('/kaggle/input/jigsaw-multilingual-toxic-comment-classification/validation.csv') ...
huggingface.co/bert/bert-base-cased-vocab.txt",5'bert-large-cased':"https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-cased-vocab.txt",6'bert-base-multilingual-uncased':"https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-uncased-vocab.txt",7'bert-base...