Bert 的论文中对预训练好的 Bert 模型设计了两种应用于具体领域任务的用法,一种是fine-tune(微调)方法,一种是feature extract(特征抽取)方法。 fine tune(微调)方法指的是加载预训练好的 Bert 模型,其实就是一堆网络权重的值,把具体领域任务的数据集喂给该模型,在网络上继续反向传播训练,不断调整原有模型的权重...
冻结参数经常在一些大模型的训练中使用,主要是对于一些参数较多的模型,冻结部分参数在不太影响结果精度的情况下,可以减少参数的迭代计算,加快训练速度。在bert中fine-tune中也常用到这种措施,一般会冻结的是bert前几层,因为有研究bert结构的论文表明,bert前面几层冻结是不太影响模型最终结果表现的。这个就有点类似与图...
以下是奇点机智技术团队对BERT在中文数据集上的fine tune终极实践教程。 在自己的数据集上运行 BERT BERT的代码同论文里描述的一致,主要分为两个部分。一个是训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分。另一个是训练具体任务(task)的fine-tune部分。在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py...
BERT 是一种通过结合 masked language modeling 和 next sentence prediction 预训练目标的双向 transformer。BERT 的核心部分是堆叠的标准 transformer 的双向 encoders,在预训练过程中,BERT增加了一个掩码语言建模 head 和一个下一句预测 head。所谓 "head" ,其意思是在BERT上添加了一些额外的网络层,使之可以生成特...
BERT 预训练模型就如宰好待烹的猪,则 finetune 便是烹饪之法,猪头能用来做成香糯浓醇的烧猪头肉,猪蹄能用来做成劲道十足的红烧猪蹄,身上的梅花肉,五花肉,里脊肉也各有各的做法。于是对于 Bert finetune,也就有各种料理之法。 序言 自去年 BERT 论文发出,正巧半年,不光各大榜单上尽是 BERT 之名,最近公布 ...
在开始训练我们自己fine-tune的BERT后,我们可以再来看看BERT代码里除了processor之外的一些部分。 我们可以发现,process在得到字符串形式的输入后,在file_based_convert_examples_to_features里先是对字符串长度,加入[CLS]和[SEP]等一些处理后,将其写入成TFrecord的形式。这是为了能在estimator里有一个更为高效和简易的...
以下是奇点机智技术团队对BERT在中文数据集上的fine tune终极实践教程。 在自己的数据集上运行 BERT BERT的代码同论文里描述的一致,主要分为两个部分。一个是训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分。另一个是训练具体任务(task)的fine-tune部分。在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py...
运行fine-tune 之后就可以直接运行run_classsifier.py进行模型的训练。在运行时需要制定一些参数,一个较为完整的运行参数如下所示: exportBERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 #全局变量 下载的预训练BERT地址 export MY_DATASET=/path/to/xnli #全局变量 数据集所在地址 ...
这是我们源码解读的最后一个部分了。fine-tune搞明白之后推断也就没必要再分析了,反正形式都是一样的,重要的是明白根据不同任务调整输入格式和对loss的构建,这两个知识点学会之后,基本上也可以依葫芦画瓢做一些自己的任务了。 bert官方给了两个任务的fine-tune代码: ...
以下是奇点机智技术团队对BERT在中文数据集上的fine tune终极实践教程。 在自己的数据集上运行 BERT BERT的代码同论文里描述的一致,主要分为两个部分。一个是训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分。另一个是训练具体任务(task)的fine-tune部分。在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py...