BERT模型如下图中左边第一个所示,它与OpenAI GPT的区别就在于采用了Transformer Encoder,也就是每个时刻的Attention计算都能够得到全部时刻的输入,而OpenAI GPT采用了Transformer Decoder,每个时刻的Attention计算只能依赖于该时刻前的所有时刻的输入,因为OpenAI GPT是采用了单向语言模型。 下面我们介绍BERT的Pre-training tas...
然而,对于特定的任务,直接使用预训练的BERT模型可能无法达到最佳效果,这时就需要进行fine-tuning。BERT模型fine-tuning的基本思想是在预训练的BERT模型上添加新的网络层,然后对整个网络进行微调,以适应特定任务的需求。通过fine-tuning,可以将预训练的BERT模型调整到更适应具体任务的参数设置,从而提高模型的性能。具体来说...
import torch.optim as optimoptimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, eps=1e-8) # 定义优化器for epoch in range(num_epochs): # 定义训练轮数for inputs, labels in train_data: # 遍历训练数据集inputs = tokenizer(inputs, return_tensors=’pt’) # 对输入文本进行编码outputs = ...
1. BERT的fine-tuning * 下载数据集 git clone https://github.com/google-research/bert.git mv bert tf1_bert && cd tf1_bert mkdir JaSQuAD_v2.0 && cd JaSQuAD_v2.0 # 将之前准备好的数据集放到JaSQuAD_v2.0文件夹下面 unzip -j squad-japanese.zip rm squad-japanese.zip cd ../ wget "http:/...
②域内和交叉域 结论是交叉领域的训练没有明显帮助,推测原来的bert就是在通用域上的 3.多任务预训练 Bert与GPT-2 + fine-tuning的结构;而GPT-2只有pre-training。 输入向量:GPT-2是token embedding + prosition embedding;Bert是 token... Sentence Prediction;而GPT-2只是单纯的用单向语言模型进行训练,没...
在GitHub上已经存在使用多种语言/框架依照Google最初release的TensorFlow版本的代码进行实现的Pretrained-BERT,并且都提供了较为详细的文档。本文主要展示通过极简的代码调用Pytorch Pretrained-BERT并进行fine-tuning的文本分类任务。 下面的代码是使用pytorch-pretrained-BERT进行文本分类的官方实现,感兴趣的同学可以直接点进去...
Fine-tuning就是载入预训练好的Bert模型,在自己的语料上再训练一段时间。载入模型和使用模型继续训练这部分github上代码已经帮忙做好了,我们fine-tuning需要做的工作就是在官方代码的run_classifier.py这个文件里面添加本地任务的Processor。 仿照官方代码中的XnliProcessor,添加一个文本分类的fine-tuning处理类TextProcessor...
目前，该论文《Raise a Child in Large Language Model: Towards Effective and Generalizable Fine-tuning》已被EMNLP’21接收。Paper：https://arxiv.org/pdf/2109.05687.pdfCode：https://github.com/alibaba/AliceMind/tree/main/ChildTuning 一、当“大”模型遇上“小”数据 自BERT提出以来，预训练模型的参数...
根据任务需求配置模型参数,例如学习率、损失函数和优化器。在 fine-tuning 阶段,通常使用较小的学习率,以防止预训练参数过度调整。 Fine-tuning: 使用训练集对模型进行 fine-tuning。监控验证集上的性能,以进行早期停止或保存最佳模型。 一般来说,BERT 的 fine-tuning 不需要太多的 epoch。根据数据大小和模型复杂度...
在 fine-tuning BERT 模型时，可以在每个epoch结束后输出这一 epoch 的平均训练损失。此外，还可以在...