BertPooler 类是 Bert 的输出模块 , 利用了一个 l i near 线形层加一个 Tanh() 的激 活函数, 用来池化 BertEncoder 的输出。 重点解释这句代码: first_token_tensor = hidden_states[:, 0] 上面Bertlayer层最终输出的是 all_encoder_layers,而BertPooler模块的全连接层只简单选择了最上面一层的输出结果 _...
BERT是一种基于Transformer模型的预训练语言表示模型,其在自然语言处理领域取得了巨大的成功。Model类是BERT模型的核心组成部分,它包含了BERT模型的所有参数和方法。 在本文中,我们将详细讨论BERT的Model类参数,包括其定义、作用以及可能的取值范围。我们将系统地介绍每个参数的含义和影响,以帮助读者更好地理解BERT模型的...
raise ValueError(f"{self} should be used as a decoder model if cross attention is added") self.crossattention = BertAttention(config, position_embedding_type="absolute") self.intermediate = BertIntermediate(config) self.output = BertOutput(config) def forward( self, hidden_states: torch.Tensor,...
在P-tunning的代码中,其定义的BertPrefixForTokenClassification类: class BertPrefixForTokenClassification(BertPreTrainedModel): …… def get_prompt(self, batch_size): prefix_tokens = self.prefix_tokens.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1).to(self.bert.device) past_key_values = self.prefix_encoder(...
深入探讨Hugging Face的BertModel中的一些关键类和参数，整理如下：一、PreTrainedModel PreTrainedModel类位于transformers.modeling_utils文件中，提供基本的预训练模型框架。初始化可以通过from_pretrained(path)或直接创建实例实现。二、BertPreTrainedModel BertPreTrainedModel继承自PreTrainedModel，专门针对BERT模型...
基于Transformer 的预训练模型,尤其是 BERT,给各种 NLP 任务的 performance 带来了质的飞跃。如今 pretrained model + Fine tune 几乎已经成为 NLP modeling 工作的标准范式。然而这些模型却是越来越重,如 RoBERTa-large 有 3.55 亿参数,GPT2-xl 有 15 亿参数,GPT3 的参数达到了 1750 亿!
Sharded:在相同显存的情况下使pytorch模型的参数大小加倍
tokenizer = BertWordPieceTokenizer( clean_text=True, handle_chinese_chars=True, strip_accents=True, lowercase=True, ) tokenizer.train(files="/content/data_all.txt", vocab_size=vocab_size, min_frequency=1, special_tokens=special_tokens) tokenizer = BertTokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer) 这...
最近对看到一些论文开源代码进行学习,其中有一部分使用的HuggingFace中transformer 中的一些预训练函数,这一周遇到了很多不太懂的地方,也有机会阅读了一下Bert的源码,有一些参数在bert分类和bart生成模型,以及prefix-tuning或P-tuning中用到的一些参数,在这里记录一下。