c) BERT训练与优化 a. BERT-based Models 基于 BERT 的模型都写在/models/bert/modeling_bert.py里面,包括 BERT 预训练模型和 BERT 分类等模型。 首先,以下所有的模型都是基于BertPreTrainedModel这一抽象基类的,而后者则基于一个更大的基类PreTrainedModel。这里我们关注BertPreTrainedModel的功能...
Span selection models希望能够用它的boundary tokens来构建关于span的定长表示。因而span两端的tokens的repre...
同时,由于论文配了一张极具迷惑性的网络结构图,使得在不看源码的基础上你几乎很难弄清整个网络结构的细节之处。 BERT’s model architec- ture is a multi-layer bidirectional Transformer en- coder based on the original implementation de- scribed in Vaswani et al. (2017) and released in the tensor2...
首先我们从General Language Understanding Evaluation (GLUE) benchmark leaderboard数据来源日期2020/01/01。 我们可以看到屠榜的模型绝大部分都是BERT based。 另外它的出现,也直接带动了pretrain+finetune的预训练模型的时代。它的预训练模型的使得模型只需要少数的训练数据就可以得到非常好的效果。 此外它是第一个将...
Transefomer-based 的预处理模型往往很消耗资源,对运算性能要求极高,还有严格的延迟需求。 潜在补救方法:模型压缩。 这篇文章主要讲如何压缩Transformers,重点关注BERT。使用不同的方法对attention层 全连接层等不同部分的压缩会有不同的效果,来看看作者后面怎么说。
[2] Q-BERT: Hessian Based Ultra Low Precision Quantization of BERT 总结 BERT模型在多种下游任务表现优异,但庞大的模型结果也带来了训练及推理速度过慢的问题,难以满足对实时响应速度要求高的场景,模型轻量化就显得非常重要。 后续我们分别详细介绍不同类型的BERT模型压缩方法。
我们基于Google预训练好的BERT模型(中文采用chinese_L-12_H-768_A-12模型,下载链接:https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip;英文采用uncased_L-12_H-768_A-12模型,下载链接:https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_...
file_based_input_fn_builder函数:这个函数用于根据tfrecord文件,构建estimator的input_fn,即先建立一个TFRecordDataset,然后进行shuffle,repeat,decode和batch操作。 create_model函数:用于构建从input_ids到prediction和loss的计算过程,包括建立BertModel,获取BertModel的pooled_output,即句子向量表示,然后构建隐藏层和bias...
而这篇文章提出了对应的解决方案，用一个 search-based 浮点量化算法，统筹搜索出最适合的浮点数的指数位 / 尾数位设定以及对应的量化区间。除此之外，另一个同时出现在各种不同类别 Transformer 模型 (Bert,LLaMA,ViT) 中的现象也会严重影响量化的难度：那就是模型的 activation 中不同 channel 之间的数量级会有...
从test.txt内查找与“step-path failure models of large open pit slopes(大型露天矿边坡的阶梯式破坏模型)”句子最相似的三个句子,结果如下: [1]Based on the results of the laboratory simulations step-path failure models of large open pit slopes are presented and the influence of intact rock bridge...