文章主要总结了三个优化的方向,分别从优化方法、权重参数、训练方式等角度探讨了如何在小数据集上稳定finetune bert模型。下面将分别从这三个的角度详细解读。 Adam优化的debiasing 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Ad...
segment_ids:0代表第1句,1代表第2句,以此类推 bert模型graph载入 模型fine-tuning 上图,包括模型预训练参数载入、训练、模型保存、输出loss 模型在验证集上的表现 上图,是fun-tuning后的bert模型在valid.csv(验证)数据集上的表现。 B、输出文件 根据run.sh的定义,进入输出目录:output_binary_classification 输出 ...
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:/...
TensorFlow 版本至少为 1.1.0 所使用的BERT的版本为:BERT-Base, Uncased12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters(Uncased表示不区分大小写), 一些注意事项: 1.显存不小于12G The fine-tuning examples which use BERT-Base should be able to run on a GPU that has at least 12GB of RAM using ...
2.选择预训练模型：基于预训练模型对应的任务和数据量不同，有很多可供选择的模型，如BERT、ALBERT等，...
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...
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...
import tensorflow as tf import os import shutil 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 我们需要导入 BERT 的预训练分词器和序列分类器以及输入模块。 model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") ...
1 BERT及其预训练 BERT是一个基于transformer encoder的大型双向模型,基于海量的文本进行预训练,训练的任务包括MLM和NSP。 笔者前面有详细介绍BERT的文章,忘记的同学可以先点击了解: 【NLP】 深入浅出解析BERT原理及其表征的内容 在论文《Revisiting Few-sample BERT Fine-tuning》中,论文作者细致的发现了BERT在预训练时...
Using tensorflow and TFBertForNextSentencePrediction to further train bert on a specific corpus 2 Why does Transformer's BERT (for sequence classification) output depend heavily on maximum sequence length padding? 5 Overfitting when fine-tuning BERT sentiment analysis 0 Almost no...