BERT BASE：12 个编码器，带有 12 个双向自注意力头；BERT LARGE：24 个编码器，带有 16 个双向自注意力头。这两种配置结构类似，Large版本要比Base版本“更大”，效果自然更好，同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例，以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码，但因为网络更大，...
换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能需要更高级的显卡或多卡来支持模型的训练。 语料准备 本文采用“MSRA实体抽取数据集”,并使用BIO标记方法来标记,数据集在GitHub上有很多,也可以GitHub官网下载。 (https://github.com/wgwang/kgbook/tree/main/datasets/NER-MSRA) MSRA数据集中,实体类型有三种...
换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能需要更高级的显卡或多卡来支持模型的训练。 语料准备 本文采用“MSRA实体抽取数据集”,并使用BIO标记方法来标记,数据集在GitHub 上有很多,也可以GitHub官网下载。 (https://github.com/wgwang/kgbook/tree/main/datasets/NER-MSRA) MSRA数据集中,实体类型有三...
换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能需要更高级的显卡或多卡来支持模型的训练。 语料准备 DATAGRAND 本文采用“MSRA实体抽取数据集”,并使用BIO标记方法来标记,数据集在GitHub 上有很多,也可以GitHub官网下载。 (https://...
BERT LARGE:24 个编码器,带有 16 个双向自注意力头。 这两种配置结构类似,Large版本要比Base版本“更大”,效果自然更好,同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例,以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能需要更高级的显卡或多卡来支持模型的训练。
在这之前,我们要将下载好的数据集zip文件加压到./CLUEdataset/ner文件夹下(这个路径以及下一句中的路径可以改成别的文件夹,只不过下文命令中传的参数也要改),下载好的预训练模型zip文件解压到./prev_trained_model/chinese_roberta_wwm_large_ext_L-24_H-1024_A-16文件夹下。 然后在cell里面运行run_classifier...
BERT LARGE:24 个编码器,带有 16 个双向自注意力头。 这两种配置结构类似,Large版本要比Base版本“更大”,效果自然更好,同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例,以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能需要更高级的显卡或多卡来支持模型的训练。
2.BERT LARGE:24 个编码器,带有 16 个双向自注意力头。 这两种配置结构类似,Large版本要比Base版本“更大”,效果自然更好,同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例,以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能需要更高级的显卡或多卡来支持模型的训练。
google 开源了两种不同大小的模型,分别是$BERT{base}$ 和 $BERT{Large}$。$BERT{base}$(L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M 一亿一千万) and $BERT{Large}$(L=24, H=1024, A=16, Total Parameters=340M 三亿四千万). Fine-Tuning ...
BERT LARGE:24 个编码器,带有 16 个双向自注意力头。 这两种配置结构类似,Large版本要比Base版本“更大”,效果自然更好,同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例,以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能需要更高级的显卡或多卡来支持模型的训练。