predict_with_generate=True,overwrite_output_dir=True,save_total_limit=3,fp16=True,)trainer=Seq2SeqTrainer(model=bert2bert,tokenizer=tokenizer,args=training_args,compute_metrics=compute_metrics,train_dataset=train_data,eval
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 ...
在一个简单而不含注意力机制的seq2seq模型中,有三个问题存在:1、语义向量c作为编码器与解码器间的唯一信息,被“寄予厚望”,在序列递归编码过程中被加入整个序列的结构信息,但序列中较早被编码的输入在传播中信息损失严重,语义向量包含的信息可能在解码时不足以还原源序列的信息;2、解码过程中只是无差别地使用语义...
# 替换成bertself.embedded=model.get_sequence_output()self.model_inputs=tf.nn.dropout(self.embedded,self.dropout) seq2seq 的decoder_embedding 替换: # 默认seq2seq decoder_embedding# self.decoder_embedding = tf.Variable(tf.random_uniform([to_dict_size, embedded_size], -1, 1),name="decoder_...
Encoder-Decoder的大范畴Seq2Seq更强调目的,Encoder-Decoder更强调方法Encoder–Decoder应用场景文本-文本机器翻译、对话机器人、诗词生成、代码补全...”学习。从BERT模型横空出世以后,通过预训练模型在NLP领域的使用得到了快速的发展并且取得了非常好的效果。然而理解BERT之前我们需要掌握大量知识。这里给大家一个学习路线 ...
本次任务的目标是利用bert结合Unilm模型的思想来训练seq2seq模型,输入由s1和s2两个segment组成,s1是文章内容,s2是文章标题,在输入的时候采用mask机制,可以参照之前的Unilm模型里的mask,如下(蓝色实框表示可见): 在输出计算loss的时候,根据segment id只计算生成标题的损失,也就是以标题部分OK为最大目标。
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...
莫烦喜欢化繁为简。内容覆盖BERT, GPT, Transformer, ELMo, Seq2Seq, Attention, W2V。 更多莫烦Python NLP教学:https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/nlp 教学代码:https://github.com/MorvanZhou/NLP-Tutorials 莫烦分享的原因:https://mofanpy.com/support 展开更多...
爬楼梯逐级而上 有100级则爬100级,不出现断层,一出现断层,笔记就不完美了,所以本文准备从头开始写:NNLM → Word2Vec → Seq2Seq → Seq2Seq with Attention → Transformer → Elmo → GPT(关于GPT,可再重点看下这篇) → BERT(从不懂到弄懂所有这些模型,我用了整整5个半天即2.5天,而有了本文,你从不懂...
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