Bert-Small Pytorch Model fromtransformersimportAutoModelfromtransformersimportAutoConfig model_name ="google/bert_uncased_L-4_H-512_A-8"config = AutoConfig.from_pretrained(model_name) self.model = AutoModel.from_pretrained(model_name, add_pooling_layer=False, config=config) Reference:...
MLM并不是严格意义上的语言模型,因为整个训练过程并不是利用语言模型方式来训练的。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...
BERT是一种基于Transformer Encoder来构建的一种模型,它整个的架构其实是基于DAE(Denoising Autoencoder,去噪自编码器)的,这部分在BERT文章里叫作Masked Lanauge Model(MLM)。MLM并不是严格意义上的语言模型,因为整个训练过程并不是利用语言模型方式来训练的。BERT随机把一些单词通过MASK标签来代替,并接着去预测被MASK...
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...
BERT-small, BERT-medium, 当计算资源有限时,我们可以使用这些更小的BERT模型。当然,标准的BERT模型能得到更准确的结果,同时也被广泛使用。 预训练BERT模型 本节我们会学习如何预训练BERT模型。预训练的意思是,假设我们有一个模型 ,首先我们为某种任务使用大规模的语料库训练模型 ...
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:
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...
This vocab will be small so we always do one-hot here, since it is always faster for a small vocabulary. 我一开始并没想通这点,于是做了个测试,结果如下: 可见两者差距甚小,在 vocab size 比较小的时候,one-hot 甚至会比索引方法慢。one-hot 方法需要进行矩阵乘法,而索引方法则是直接按索引取值,...
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...
Bert-small:L=4,H=512 Bert-medium:L=8,H=512 这些小配置的BERT模型如下图所示: 在计算资源有限的场景下,我们可以使用更小配置的BERT模型。不过,最常用的还是BERT-base和BERT-large,它们的准确率也相对小配置BERT模型更高。 在了解了BERT的配置后,下面介绍BERT模型的训练。