Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。 从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难，因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使许多具有不同目标的预训练模型。首先，编码器模型（例如，BERT、RoBERTa、FNet 等）学习如何从他们阅读的文本中...
Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难,因为它需要大型数据集和高GPU内存。我们可以使用许多具有不同目标的预训练模型。 首先,编码器模型(例如,BERT、RoBERTa、FNet 等)学习如何从他们阅读的文本中
在CNN/DM 数据集上微调的 BERT-to-BERT 模型性能。 我使用 Beam Search 解码方法。 使用 ROUGE 评分指标计算结果。 BART 模型是文本摘要中的 SOTA 模型,BERT seq2seq 的表现也很不错! 只有 1% 的差异通常不会转化为句子质量的巨大变化。这里我们也没有做任何的超参数调整,如果调整优化后会变得更好。
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开...
bert_seq2seq支持中文t5模型了 最近bert_seq2seq框架支持t5模型了,可以很轻松的调用中文t5进行预测输出,模型的话是使用了追一科技训练的中文t5,因为追一提供的是tf的模型,而有个大佬将其转换成了torch版本, 因此我们… 阅读全文 使用bert_seq2seq轻松调用gpt2模型进行中文文章续写 ...
今天,我们将从Seq2Seq模型启程,穿越Attention的迷雾,攀登Transformer的高峰,最终抵达BERT的宏伟殿堂。 1. 初识Seq2Seq:序列到序列的桥梁 想象一下,如果你想把一句中文翻译成英文,这其实就是一个序列到序列(Seq2Seq)的任务。Seq2Seq模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,编码器负责将输入序列(如中文...
Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难,因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使用许多具有不同目标的预训练模型。 首先,编码器模型(例如,BERT、RoBERTa、FNet 等)学习如何从他们阅读的文本中创...
第1 期回顾:Seq2Seq、SeqGAN、Transformer…你都掌握了吗?一文总结文本生成必备经典模型(一) 本期收录模型速览 文本生成(Neural Language Generation,NLG)是指从非语言的表示生成人类可以理解的文本。根据非语言表示的不同划分,文本生成包括“文本→文本”、“数据→文本”、“图像→文本”。随着深度学习、知识图谱等...
一、Seq2seq 二、Transformer 1.Attention机制 (1) attention可以知道大概内容,需要更详细内容时候,去Decoder找。 attention可以认为是一种Soft对齐。 (2)缺点 顺序依赖,无法并行,速度慢; 单向信息流。编码一个词的时候,需要看前后。 普通attention需要外部“驱动”,来做内容提取。
可以看出,每一次生成的时候都要被更新,而在这个模型中就是 Attention 模型最终被返回的得分。 在seq2seq模型中,我们把输入Encoder 生成的值记为,我们需要学习关于的权重分布,所以即为这里 Value,而这里的 Key 也是他自己,他没有像 HAN 中一样做变换,我们每一次要查询...