简介:本文将介绍如何在PyTorch环境下对BERT模型进行Fine-tuning,包括所需的工具和步骤。我们将使用Hugging Face的Transformers库来简化BERT的加载和训练过程。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 首先,我们需要将模型和数据移到正确的设备上。由于我们使用的是GPU进行...
下一步,我们来安装 Hugging Face 的transformers 库,它将为我们提供一个 BERT 的 pytorch 接口(这个库包含其他预训练语言模型的接口,如 OpenAI 的 GPT 和 GPT-2)。我们选择了 pytorch 接口,因为它在高层次的API(很容易使用,但缺乏细节)和 tensorflow 代码(其中包含很多细节,这往往会让我们陷入关于 tensorflow 的...
本节使用 LoRA 微调了一个 67M 的 Bert的蒸馏模型,distilbert/distilbert-base-uncased,实现对电影的评论进行分类的功能,用于是正面还是负面的评论,微调使用的数据为 stanfordnlp/imdb,相关资源地址:初始模型:https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased微调数据:https://huggingface.co/datasets/s...
这个方法主要来自于这篇文章Revisiting Few-sample BERT Fine-tuning。文章中提到,原优化器adam它的数学公式中是带bias-correct,而在官方的bert模型中,实现的优化器bertadam是不带bias-correction的。 在代码上, 也就是这个BertAdam的实现,是不带bias-correction。不过这个pytorch_pretrained_bert这个package是抱抱脸2019...
我们选择了 pytorch 接口,因为它在高层次的API(很容易使用,但缺乏细节)和 tensorflow 代码(其中包含很多细节,这往往会让我们陷入关于 tensorflow 的学习中,而这里的目的是 BERT!)之间取得了很好的平衡。目前来看,Hugging Face 似乎是被广泛接受的、最强大的 Bert 接口。除了支持各种不同的预训练模型外,该库还包含...
不知道大家在使用tensorflow或者pytorch版本的官方bert源码时,有没有发现他们的Adam实现源码与原版的Adam实现略有不同。我们先来简单回顾一下Adam算法的流程: adam主要是结合了一阶动量、二阶动量滑动平均,并辅以learning rate的adaptive change,使得模型训练能够...
1.1. 为什么要 fine-tuning 1.1.1. 微调可以强化预训练模型在特定任务上的能力 1.特定领域能力增强:微调把处理通用任务的能力,在特定领域上加强。比如情感分类任务,本质上预训练模型是有此能力的,但可以通过微调方式对这一能力进行增强。 2.增加新的信息:通过微调可以让预训练模型学习到新的信息,比如常见的自我认知...
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pytorch interface because it strikes a nice balance between the high-level APIs (which are easy to use but don’t provide insight into how things work) and tensorflow code (which contains lots of details but often sidetracks us into lessons about tensorflow, when the purpose here is BERT!)...
要在实践中实施微调，可以使用各种工具和框架，它们可以简化流程并提供现成的代码和模型。这些工具包括 Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning、TensorFlow Hub 和 Labelbox。这些工具可以帮助访问预训练的语言模型、添加特定任务层、准备数据、微调模型和评估结果。03应用 微调技术是一种可以帮助您提高预训练模型在特定...