BERT 是一个强大的语言模型,至少有两个原因:它使用从 BooksCorpus (有 8 亿字)和 Wikipedia(有 25 亿字)中提取的未标记数据进行预训练。它是通过利用编码器堆栈的双向特性进行预训练的。这意味着 BERT 不仅从左到右,而且从右到左从单词序列中学习信息。 BERT 模型需要一系列 tokens (words) 作为输入。在每个...
BERT进一步引入了多头注意力(Multi-Head Attention),将自注意力分成多个“头”,每个“头”学习序列中不同部分的上下文信息,最后将这些信息合并起来。 预训练和微调 BERT模型的成功很大程度上归功于其两阶段的训练策略:预训练(Pre-training)和微调(Fine-tuning)。下面我们会详细地探讨这两个过程的特点、技术点和需要...
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')在这个例子中,我们加载了’bert-base-uncased’这个预训练模型,它包含了BERT的基本结构和预训练参数。tokenizer用于对输入的文本进行编码,将其转化为模型可以理解的数字形式。接...
bert_path = "bert_model/" # 下载的预训练模型放在这个文件夹中,该文件夹下存放三个文件('vocab.txt', 'pytorch_model.bin', 'config.json') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_path) # 备注下:vocab.txt,存放的是bert_中文这个模型下,中文的词库 tips:BertTokenizer可以把句子做分词,也可以...
BERT的设计理念主要基于以下几点: 双向性(Bidirectional): 与传统的单向语言模型不同,BERT能同时考虑到词语的前后文。 通用性(Generality): 通过预训练和微调的方式,BERT能适用于多种自然语言处理任务。 深度(Depth): BERT通常具有多层(通常为12层或更多),这使得模型能够捕捉复杂的语义和语法信息。
随着自然语言处理(NLP)技术的发展,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)作为一种强大的预训练模型受到了广泛关注。BERT的出现极大地提高了文本理解的能力,尤其在问答、文本分类等多个任务上展示了其优越性。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现BERT的预训练,并提供相应的代码示例。
双向性(Bidirectional): 与传统的单向语言模型不同,BERT能同时考虑到词语的前后文。 通用性(Generality): 通过预训练和微调的方式,BERT能适用于多种自然语言处理任务。 深度(Depth): BERT通常具有多层(通常为12层或更多),这使得模型能够捕捉复杂的语义和语法信息。
一、什么是BERT? BERT:全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的Encoder,BERT的模型架构基于多层双向转换解码,因为decoder是不能获要预测的信息的,模型的主要创新点都在pre-traing方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
总结起来,本篇文章介绍了如何使用Pytorch和Bert模型进行fine-tuning,包括模型的保存和加载。通过使用save_pretrained()函数将训练好的模型保存到磁盘上,我们可以轻松地分享和备份我们的模型。通过使用from_pretrained()函数从磁盘上加载模型,我们可以轻松地继续训练或使用已经训练好的模型进行预测。在实际应用中,这些功能...
与常见的训练从左向右语言模型(Left-To-Right Language Model)的预训练任务不同,BERT 是以训练遮蔽语言模型(Masked Language Model)作为的预训练目标,具体来说就是把输入的语句中的字词随机用[Mask]标签覆盖,然后训练模型结合被覆盖的词的左侧和右侧上下文进行预测。可以看出,BERT 的做法与从左向右语言模型只通过左侧...