为了达到提高预训练的效率的目的,作者又构建了能在单张 GPU 上训练的小模型 BERT-Small 和ELECTRA- Small 。经过实验对比, BERT-Small 不仅参数量只有 14M,训练效率和表现结果都比 ELMo 和 GPT 等模型要优秀。 作者最后又比较了其他的预训练方法以查看 ELECTRA 的改进效果: ELECTRA 15% 辨别器只计算 15%的 to...
为了便于在大多数机器上演示,我们将在本节中加载和微调经过预训练的BERT小版本(“bert.small”)。在练习中,我们将展示如何微调大得多的“bert.base”以显著提高测试精度 devices=d2l.try_all_gpus()bert,vocab=load_pretrained_model('bert.small',num_hiddens=256,ffn_num_hiddens=512,num_heads=4,num_layers...
BERT随机把一些单词通过MASK标签来代替,并接着去预测被MASK的这个单词,过程其实就是DAE的过程。BERT有两种主要训练好的模型,分别是BERT-Small和BERT-Large, 其中BERT-Large使用了12层的Encoder结构。整个的模型具有非常多的参数。 虽然BERT有很好的表现,但本身也有一些...
5.3.仿真实验 作者的目的是提升预训练效率,于是做了GPU单卡就可以训练ELECTRA-Small和BERT-Small,接着和层数不变的ELMo、GPT等进行对比。结果如下: 表现十分亮眼,仅用14M参数数量,以前13%的体积,在提升训练速度的同时还提升了效果。 大ELECTRA模型的各项表现如下: 上面是各个模型在GLUE dev/text上的表现,可以看到...
trainer=Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=small_train_dataset,eval_dataset=small_eval_dataset)trainer.train() Ref https://colab.research.google.com/github/jalammar/jalammar.github.io/blob/master/notebooks/bert/A_Visual_Notebook_to_Using_BERT_for_the_First_Time.ipynb ...
在下面,提供了两个版本的预训练的BERT:“bert.base”与原始的BERT基础模型一样大,需要大量的计算资源才能进行微调,而“bert.small”是一个小版本,以便于演示。 In [ ] d2l.DATA_HUB['bert_small'] = ('https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/bert.small.paddle.zip', '9fcde07509c7e87ec61c640c1b27...
with tf.gfile.Open('data/statutes_small/vocab_y.txt','r') as f: vocab_y=[x.strip()forxinf.readlines()] returnvocab_y 写好了之后需要更新一下processors列表,在main函数中,最下面一条就是我新加的。 执行训练微调 1 python run_classifier.py--data_dir=data/statutes_small/--task_name=cail20...
除了上述两种标准配置外,BERT还有多种不同的配置,下面列举一些小型配置 BERT-tiny L=2 H=128 BERT-mini L=4 H=256 BERT-small L=4 H=512 BERT-medium L=8 H=512 在计算资源有限的情况下,我们可以使用较小的BERT配置,但是标准的BERT配置可以得到更准确的结果并且应用更为广泛...
which has 64GB of RAM. It is currently not possible to re-produce most of theBERT-Largeresults on the paper using a GPU with 12GB - 16GB of RAM, because the maximum batch size that can fit in memory is too small. We are working on adding code to this repository which allows for muc...
描述 The following model is a Pytorch pre-trained model obtained from converting Tensorflow checkpoint found in the official Google BERT repository. This is one of the smaller pre-trained BERT variants, together with bert-mini bert-small and bert-medium. They were introduced in the study Well-Re...