前一篇总结了Bert模型的主体源码,本文继续对Huggingface的代码文件/models/bert/modeling_bert.py中的预训练任务和4个下游任务进行代码解读。 2. 预训练模型 Bert 模型采取了两个预训练任务:Masked Language Model和Next Sentence Prediction,而这两个任务都是基于BertPreTrainedModel抽象基类。 2.1 BertPreTrainedModel 所...
MLM和NSP任务的训练是在transformers/src/transformers/models/bert/modeling_bert.py 中的BertForPreTraining类,该类的框架如下图所示: 图2 训练MLM和NSP任务的架构图 在该类__init__方法中有定义两个类self.bert = BertModel(config) 和self.cls = BertPreTrainingHeads(config),用self.bert获取输入样本的句向...
预训练基础模型（Pretrained Foundation Models, PFM）被认为是不同数据模式下各种下游任务的基础，即基于大规模数据，对 BERT、 GPT-3、 MAE、 DALLE-E 和 ChatGPT 等预训练基础模型进行训练，为下游应用提供了合理的参数初始化。PFM 背后的预训练思想在大型模型的应用中起着重要作用，与以往采用卷积和递归模块进行...
msg = (f"Can't load weights for '{pretrained_model_name_or_path}'. Make sure that:\n\n"f"- '{pretrained_model_name_or_path}' is a correct model identifier listed on 'https://huggingface.co/models'\n\n"f"- or '{pretrained_model_name_or_path}' is the correct path to a direc...
追踪一下从Bert以来的那些预训练模型。 ChatGPT在few-shot和zero-shot场景下展现出的惊人性能,让研究人员们更坚定「预训练」是一条正确的路线。 预训练基础模型(Pretrained Foundation Models, PFM)被认为是不同数据模式下各种下游任务的基础,即基于大规模数据,对 BERT、 GPT-3、 MAE、 DALLE-E 和 ChatGPT 等...
[2]Pretrained models — transformers 4.11.2 documentation (huggingface.co) [3]BERT — transformers 4.12.0.dev0 documentation (huggingface.co) [4]Getting Hands-On with BERT | Getting Started with Google BERT (oreilly.com) [5]https://huggingface.co/transformers/master/_modules/transformers/models...
放入项目的pretrained_models目录,如下所示: E:\work\Bert-VITS2-v202\pretrained_models>tree /f Folder PATH listing for volume myssd Volume serial number is 7CE3-15AE E:. DUR_0.pth D_0.pth G_0.pth 接着把上文提到的刻晴数据集放入项目的Data目录中的raw目录: ...
最近的研究表明,基于大规模未标注语料库的预训练模型(Pretrained Models, PTM) 能够习得通用的语言表示,将预训练模型Fine-tune到下游任务,能够获得出色的表现。另外,预训练模型能够避免从零开始训练模型。 图2:预训练模型一览,图片来源:https://github.com/thunlp/PLMpapers 本示例展示了以ERNIE(Enhanced Representation...
[12] Attentive Student Meets Multi-Task Teacher: Improved Knowledge Distillation for Pretrained Models [13] Patient Knowledge Distillation for BERT Model Compression [14] TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding [15] MobileBERT: Task-Agnostic Compression of BERT by Progressive Knowledge...
3fromtransformers.modeling_albertimportAlbertModel, AlbertPreTrainedModel 4fromtransformers.configuration_albertimportAlbertConfig 5importtorch.nnasnn 6classAlbertSequenceOrderHead(nn.Module): 7def__init__(self, config): 8super.__init__ 9self.dense = nn.Linear(config.hidden_size,2) ...