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 ...
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
https://github.com/920232796/bert_seq2seq_DDPgithub.com/920232796/bert_seq2seq_DDP 本项目可以轻松调用不同种类transformer结构的模型(Bert、Roberta、T5、Nezha、Bart等)针对不同的任务(生成、序列标注、文本分类、关系抽取、命名实体识别等)进行快速的训练、预测,并且无缝进行分布式(DDP)训练。 模型 这次构...
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...
(五)Seq2seq/Transformer/BERT 一、Seq2seq 二、Transformer 1.Attention机制 (1) attention可以知道大概内容,需要更详细内容时候,去Decoder找。 attention可以认为是一种Soft对齐。 (2)缺点 顺序依赖,无法并行,速度慢; 单向信息流。编码一个词的时候,需要看前后。
先大致说一下搭建chatbot的思路吧,其实很简单:这里的chatbot是基于带Luong attention机制的seq2seq。研究过NLP的同学应该对seq2seq很熟悉,它可以将任意长度的时序信息映射到任意长度,在基于深度神经网络的机器翻译中使用广泛。 实际上,中文翻译成英文就是训练出一个中文序列到英文序列的映射,而我们的chatbot不就是一个...
【资料领取】论文+代码文件较大,需要的同学点击链接加我↓私发给你:https://dnu.xet.tech/s/Xq4b0论文名称:《Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language Generation--->mass》论文摘要:本文提出了一种masked的seq2seq预训练框架(MASS)来进行基于
bert_seq2seq 一个轻量级的小框架。 pytorch实现bert做seq2seq任务,使用unilm方案。如果喜欢的话欢迎star～ 如果遇到问题也可以提issue,保证会回复。 本框架目前可以做各种NLP任务,一共分为四种: seq2seq 比如写诗,对联,自动摘要等。 cls_classifier 通过提取句首的cls向量去做分类,比如情感分析,文本分类。 sequence...
bert_seq2seq的DDP(分布式训练)版本。 此项目是对bert_seq2seq项目的重构并且很好的支持pytorch的DDP多卡训练。examples里面是各种训练例子,data中是样例数据。 本项目可以轻松调用不同种类transformer结构的模型(Bert、Roberta、T5、Nezha、Bart等)针对不同的任务(生成、序列标注、文本分类、关系抽取、命名实体识别等)进...
我们会从one-hot、word embedding、rnn、seq2seq、transformer一步步逼近bert,这些是我们理解bert的基础。 Word Embedding 首先我们需要对文本进行编码,使之成为计算机可以读懂的语言,在编码时,我们期望句子之间保持词语间的相似行,词的向量表示是进行机器学习和深度学习的基础。