最近在入门NLP,主要是NER,记录下读过的文章和代码。希望能帮助到和我一样的刚入门NLP的同学。 我觉得Bert真的很值得一读,因为我学习CV要比学习NLP的时间长的多,所以看CV的文章会多一些。最近很好的文章MAE基本就是CV版本的Bert,而且最主要的是,随着self-attention在CV也开始用,大量的CV模型如:Vit, Swin-trans...
你可以在GitHub里找到这个数据集,所以我们可以直接把它导入到pandas dataframe里。 1df = pd.read_csv('https://github.com/clairett/pytorch-sentiment-classification/raw/master/data/SST2/train.tsv', delimiter='\t', header=None) 可以直接用df.head() 查看dataframe的前五行,看看数据集长啥样。 1df.hea...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf GitHub 地址:https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/roberta RoBERTa 到底有多大 之前XLNet 团队就对标准的 BERT 和 XLNet 做过一次公平的对比 ,他们测试了在相同参数水平、预训练数据、超参配置等情况下两者的效果。当然,XLNet 通过修改架构与任...
com/tensorflow/tensor2tensor/blob/master/tensor2tensor/models/transformer.py Args: input_tensor: float Tensor of shape [batch_size, seq_length, hidden_size]. attention_mask: (optional) int32 Tensor of shape [batch_size, seq_length, seq_length], with 1 for positions that can be attended ...
Horovod在控制层面上设计了一个主从模式,Rank 0为Master节点,Rank1-n为Worker节点,每个Worker节点上都有一个消息队列,而在Master节点上除了一个消息队列,还有一个消息Map。每当计算框架发来通信请求时,比如要执行Allreduce,Horovod并不直接执行MPI,而是封装了这个消息并推入自己的消息队列,交给后台线程去处理。后台线程...
BERT Colab 地址：https://colab.sandbox.google.com/github/tensorflow/tpu/blob/master/tools/colab/bert_finetuning_with_cloud_tpus.ipynb 2 Transformer 概览 在整个 Transformer 架构中，它只使用了注意力机制和全连接层来处理文本，因此 Transformer 确实没使用循环神经网络或卷积神经网络实现「特征抽取」这一功能...
你可以在GitHub里找到这个数据集,所以我们可以直接把它导入到pandas dataframe里。 1df = pd.read_csv('https://github.com/clairett/pytorch-sentiment-classification/raw/master/data/SST2/train.tsv', delimiter='\t', header=None) ...
df = pd.read_csv('https://github.com/clairett/pytorch-sentiment-classification/raw/master/data/SST2/train.tsv', delimiter='\t', header=None) 接下来使用transformer加载预训练模型 代码语言:txt 复制 # For DistilBERT: model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (ppb.DistilBertModel, ppb...
开源地址:https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/FasterTransformer如下英伟达 GPU 计算专家团队贾晓莹将向各位读者介绍 Faster Transformer 这一制胜武器。 什么是 Faster Transformer 目前Transformer 在多种场景下都有非常优秀的表现,但是在推理部署阶段,其计算性能却受到了巨大的挑战:以 BERT 为原...
https://github.com/google-research/bert/blob/master/multilingual.md 模型 目前有两种多语言模型可供选择。我们不打算发布更多单语言模型,但可能会在未来发布这两种模型的BERT-Large版本: BERT-Base, Multilingual:102 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters ...