在下面,我们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。 d2l.DATA_HUB['bert.base'] = (d2l.DATA_URL + 'bert.base.zip', '7b3820b35da691042e5d34c0971ac3edbd80d3f4') d2l.DATA_HUB['bert....
在下面,我们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'] = ('paddlenlp.bj.bcebos.com', '9fcde07509c7e87ec61c640c1b277509c7e87ec6153d9041758e4') d2l....
有了这个结论后，你想提高训练速度，就只有三个选择：1、选择更小的模型（比如small、tiny）；2、买更...
devices = d2l.try_all_gpus() # 这句devices赋值并没有使用,属于历史遗留问题 # 下载时间约14秒 bert, vocab = load_pretrained_model( 'bert_small', num_hiddens=256, ffn_num_hiddens=512, num_heads=4, num_layers=2, dropout=0.1, max_len=512, devices=devices) 微调BERT的数据集:SNLI数据集 ...
'bert.small', num_hiddens=256, ffn_num_hiddens=512, num_heads=4, num_layers=2, dropout=0.1, max_len=512, devices=devices) 3、微调BERT的数据集 class SNLIBERTDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, dataset, max_len, vocab=None): ...
BERT-base模型是由12层Transformer构成,模型有大约1亿参数参与运算,而效果更好的BERT-large由24层的Transformer组成,参数量甚至达到了3亿,巨大的参数量对GPU的性能和显存提出了更高的要求,尤其是在企业的落地应用中,需要更加高级的GPU来完成模型训练。在推理过程中的情况也是如此,在部署到线上的实际情况下,对文本分析...
GPU:Tesla V100,显存 32 GB 结论 中文拼写纠错模型效果最好的是MacBert-CSC,模型名称是shibing624/macbert4csc-base-chinese,huggingface model:shibing624/macbert4csc-base-chinese 中文语法纠错模型效果最好的是BART-CSC,模型名称是shibing624/bart4csc-base-chinese,huggingface model:shibing624/bart4csc-base-...
GPU:Tesla V100,显存 32 GB 结论 中文拼写纠错模型效果最好的是MacBert-CSC,模型名称是shibing624/macbert4csc-base-chinese,huggingface model:shibing624/macbert4csc-base-chinese 中文语法纠错模型效果最好的是BART-CSC,模型名称是shibing624/bart4csc-base-chinese,huggingface model:shibing624/bart4csc-base-...
而这里的 small BERT 是自己训练自己的,只要把被 mask 的位置预测出来就好了,至于后面的模型预测的对不对和它没有关系 ELECTRA 训练效果很惊人,在相同的预训练量下,GLUE 上的分数比 BERT 要好很多,而且它只需要 1/4 的运算量就可以达到 XLNet 的效果 T5 预训练语言模型需要的资源太多,不是普通人随便就可以...
chinese-electra-small chinese-electra-base 注:其中中文的预训练模型有 bert-base-chinese, bert-wwm-chinese, bert-wwm-ext-chinese, ernie-1.0, ernie-tiny, roberta-wwm-ext, roberta-wwm-ext-large, rbt3, rbtl3, chinese-electra-base, chinese-electra-small 等。 3.3 数据读取和处理 In [15] # 定...