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(如中文句...
NSP(Next Sentence prediction) Multi-task Learning任务:变成2个句子的输入,把Pretrain变成2个句子。 是一种Encoder。 (2)BERT输入表示 输入分两段:输入两个句子,中间用[SEP] Separate分隔开,[CLS]表示句子开始。 BPE编码:机器翻译中常用的分词技巧,把词分得更系列的token。 输入2个句子,输出每个词的编码Token ...
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
第三章:Encoder-Decoder、Seq2Seq、计划采样、束搜索、BLEU; 第四章:Attention、Query/ Key/ Value、非参/参数化注意力回归、Seq2Seq+Attention; 第五章:自注意力机制、多头自注意力、位置编码、层归一及残差网络、Transformer代码; 第六章:环境配置、anaconda/python/pycharm/pytorch、jupyter notebook(施工中) ...
安装本框架 pip install bert-seq2seq 安装pytorch 安装tqdm 可以用来显示进度条 pip install tqdm 运行 下载想训练的数据集,可以专门建个corpus文件夹存放。 使用roberta模型,模型和字典文件需要去 https://drive.google.com/file/d/1iNeYFhCBJWeUsIlnW_2K6SMwXkM4gLb_/view 这里下载。 具体可以参考这个github仓...
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 ...
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 ...
本文介绍了用 Seq2Seq 模型做数学应用题的一个 baseline,主要思路就是通过“BERT+UniLM”直接将问题转换为可 eval 的表达式,然后分享了一些结果标准化的经验。通过 BERT Large 模型的 UniLM,我们达到了73%+的准确率,超过了原论文开源的结果。 所以,...
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。
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...