git clone https://github.com/google-research/bert.gitcdbert bert 的 finetune 主要存在两类应用场景:分类和阅读理解。因分类较为容易获得样本,以下以分类为例,做模型微调: 修改run_classifier.py 自定义 DataProcessor classDemoProcessor(DataProcessor):"""Processor for Demo data set."""def__init__(self...
我们还可以发现,在create_model的函数里,除了从modeling.py获取模型主干输出之外,还有进行fine-tune时候的loss计算。因此,如果对于fine-tune的结构有自定义的要求,可以在这部分对代码进行修改。如进行NER任务的时候,可以按照BERT论文里的方式,不只读第一位的logits,而是将每一位logits进行读取。 BERT这次开源的代码,由于...
这是为了能在estimator里有一个更为高效和简易的读入。 我们还可以发现,在create_model的函数里,除了从modeling.py获取模型主干输出之外,还有进行fine-tune时候的loss计算。因此,如果对于fine-tune的结构有自定义的要求,可以在这部分对代码进行修改。如进行NER任务的时候,可以按照BERT论文里的方式,不只读第一位的logits...
finetune基于官方代码改造的模型都是基于pytorch的,因为tensorflow的fp16和多gpu还要重写,有兴趣的童鞋可以补充一下。 模型及相关代码来源 官方Bert (https://github.com/google-research/bert) transformers (https://github.com/huggingface/transformers) 哈工大讯飞预训练 (https://github.com/ymcui/Chinese-BER...
因此在我们可以比较方便地在自己的数据集上进行fine-tune。 下载预训练模型 对于中文而言,google公布了一个参数较小的BERT预训练模型。具体参数数值如下所示: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters 模型的下载链接可以在github上google的开源代码里找到。对下载的压缩...
因此在我们可以比较方便地在自己的数据集上进行fine-tune。 下载预训练模型 对于中文而言,google公布了一个参数较小的BERT预训练模型。具体参数数值如下所示: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters 模型的下载链接可以在github上google的开源代码里找到。对下载的压缩...
git clone https://github.com/google-research/bert.git cd bert bert 的 finetune 主要存在两类应用场景:分类和阅读理解。因分类较为容易获得样本,以下以分类为例,做模型微调: 修改run_classifier.py 自定义 DataProcessor classDemoProcessor(DataProcessor):"""Processor for Demo data set."""def__init...
git clone https://github.com/google-research/bert.git cd bert bert 的 finetune 主要存在两类应用场景:分类和阅读理解。因分类较为容易获得样本,以下以分类为例,做模型微调: 修改run_classifier.py 自定义 DataProcessor classDemoProcessor(DataProcessor):"""Processor for Demo data set."""def__init__(...
不过所幸的是谷歌满足了Issues#2(https://github.com/google-research/bert/issues/2)里各国开发者的请求,针对大部分语言都公布了BERT的预训练模型。因此在我们可以比较方便地在自己的数据集上进行fine-tune。 下载预训练模型 对于中文而言,google公布了一个参数较小的BERT预训练模型。具体参数数值如下所示: ...
因此在我们可以比较方便地在自己的数据集上进行fine-tune。 下载预训练模型 对于中文而言,google公布了一个参数较小的BERT预训练模型。具体参数数值如下所示: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110Mparameters 模型的下载链接可以在github上google的开源代码里找到。对下载的压缩...