super(BertEmbeddings, self).__init__() self.word_embeddings = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size) self.position_embeddings = nn.Embedding(config.max_position_embeddings, config.hidden_size) self.token_type_embeddings = nn.Embedding(config.type_vocab_size, config.hidden_size) 1...
model_size == "base": args = {"hidden_size": 768, "num_hidden_layers": 12} elif config.model_size == "small": args = {"hidden_size": 256, "num_hidden_layers": 12}【1】 else: raise ValueError("Unknown model size", config.model_size) args["vocab_size"] = config.vocab_size...
预训练任务的影响:下句预测(NSP)有利于文本推断、QA等任务,MLM双向语言模型优于单向LM model size的影响:越大越好。。。 Effect of Number of Training Steps: 七、Q & A 1.BERT的优缺点: 答:优点:(1)真正意义上的提供了双向语言模型;(2)fine-tuning方便;(3)效果好! 缺点主要就是MLM的问题:(1)[MASK]...
搜索策略:基于 Gumbel Softmax 实现网络结构的随机采样(类似于 FBNet)、与可微分搜索,并且采样概率随着训练的进行、逐渐锐化,逼近 Argmax 采样;另外,基于 FLOPS 与 Model size 构造了 Efficiency-aware Loss,作为搜索训练的资源约束,实现 Hardware-aware 搜索; 知识蒸馏:多层次、任务相关的知识迁移; 4.2 DynaBert 论...
--init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --max_seq_length=128 \ --train_batch_size=32 \ --learning_rate=2e-5 \ --num_train_epochs=5.0 \ --output_dir=$TRAINED_CLASSIFIER/$EXP_NAME 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
this it is strictly less powerful than a deep bidirectional model, since it can use both left and right context at every layer. 5.2 Effect of Model Size 本节介绍模型大小对任务表现的影响。作者训练了一些不同层数、隐藏单元数、注意力头的BERT模型,但使用相同的超参数和训练过程。 Table6展示了对比结...
根据TFModel的API说明[3],这2个返回分别为: BERT模型最后一层的输出。由于输入有7个tokens,所以对应有7个token的Embedding。其对应的维度为(batch_size, sequence_length, hidden_size) 输出层中第1个token(这里也就是对应 的[CLS])的Embedding,并且已被一个线性层 + Tanh激活层处理。线性层的权重由NSP作业预...
( vocab.idx_to_token)} bert = d2l.BERTModel(len(vocab), num_hiddens, norm_shape=[256], ffn_num_input=256, ffn_num_hiddens=ffn_num_hiddens, num_heads=4, num_layers=2, dropout=0.2, max_len=max_len, key_size=256, query_size=256, value_size=256, hid_in_features=256, mlm_in_...
\ --do_train=true \ --do_eval=true \ --data_dir=$GLUE_DIR/MRPC \ --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --max_seq_length=128 \ --train_batch_size=32 \...
BertModel类实现了BERT模型,代码位于modeling.py模块中。 1.配置类(BertConfig) 这段代码定义了BERT模型的一些默认参数和4个文件处理函数。 参数: vocab_size:词表大小 hidden_size:隐藏层神经元数 num_hidden_layers:Transformer encoder中的隐藏层数 num_attention_heads:multi-head attention 的head数 ...