让我们来看看这个BERT切分是怎么工作的吧。先试着使用它对几个句子进行编码: # sample data text = ["this is a bert model tutorial", "we will fine-tune a bert model"] # encode text sent_id = tokenizer.batch_encode_plus(text, padding=True) # output print(sent_id) 这是输出结果: {‘input...
随着对Transformer模型的理解加深,你可以尝试实现更复杂的变种,如BERT和GPT等。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2024-06-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 前往查看 深度学习 model self 模型 python...
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BERT 和 GPT 还有ELMo 是一个性质的东西。 它存在的意义是要变成一种预训练模型,提供 NLP 中对句子的理解。ELMo 用了双向 LSTM 作为句子信息的提取器,同时还能表达词语在句子中的不同含义;GPT 呢, 它是一种单向的语言模型,同样也可以用 attention 的方式提取到更加丰富的语言意思信息。而BERT,它就和GPT是同...
model.save('./data/fasttext100dim') 特别地,正因为Bert等大规模自监督预训练方法,又为NLP带来了春天~ 对于学习后的词表示向量,还可以通过重要程度进行特征加权,合适的加权方法对于任务可以有不错的提升效果。常用的有卡方chi2、TF-IDF等加权方法。TF-IDF是一种基于统计的方法,其核心思想是假设字词的重要性与其...
下面是AIT的使用教程tutorial：How to inference a PyTorch model with AIT：首先导包：from collections ...
python nlp machine-learning natural-language-processing deep-learning tensorflow pytorch transformer speech-recognition seq2seq flax pretrained-models language-models nlp-library language-model hacktoberfest bert jax pytorch-transformers model-hub Updated Apr 24, 2025 Python justjavac / free-programming-...
官方tutorial——单GPU 把模型放在GPU上: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) 1. 2. 将tensor复制到GPU上 mytensor = my_tensor.to(device) 1. 请注意,调用my_tensor.to(device)会在GPU上返回一个新的my_tensor副本,而不是重写my_tensor。你需要给它分配一个新的张量,然后在GPU上使用...
Word2Vec, Elmo, Bert, XLNet 深度学习中的调参技术 深度学习与图嵌入(Graph Embedding) Translating Embedding (TransE) Node2Vec Graph Convolutional Network Structured Deep Network Embedding Dynamic Graph Embedding 3.4 生成式模型 3.4.1 自回归模型:pixelRNN与pixelCNN ...