Transformers 已经实现好了用来分类的模型,我们这里就不自己编写了,直接使用 BertForSequenceClassification 调用预训练模型 一些自定义的配置可以通过 BertConfig 传递给 BertForSequenceClassification from transformers import BertConfig, BertForSequenceClassification # 使用GPU # 通过model.to(device)的方式使用 device =...
'bert': (BertConfig, BertForSequenceClassification, BertTokenizer), 'xlnet': (XLNetConfig, XLNetForSequenceClassification, XLNetTokenizer), 'xlm': (XLMConfig, XLMForSequenceClassification, XLMTokenizer), 'roberta': (RobertaConfig, RobertaForSequenceClassification, RobertaTokenizer), 'distilbert': (Disti...
BERT 全词覆盖(Whole-Word-Masking)在 SQUAD 数据集上的 F1 分数为 93,OpenAI GPT 在 RocStories 上的 F1 分数为 88,Transformer-XL 在 WikiText 103 上的 困惑度为 18.3、XLNet 的 STS-B 上的皮尔逊积矩相关系数为 0.916)。
paraphrase = tokenizer.encode_plus(sequence_0, sequence_2, return_tensors="tf") not_paraphrase = tokenizer.encode_plus(sequence_0, sequence_1, return_tensors="tf") paraphrase_classification_logits = model(paraphrase)[0] not_paraphrase_classification_logits = model(not_paraphrase)[0] paraphrase_...
Transformer模型是由Vaswani等人在2017年提出的,用于处理自然语言处理任务的强大模型架构。 案例网址:Keras documentation: Text classification with Transformer 数据集准备: 使用IMDb数据集进行情感分类任务。该数据集包含50000条电影评论,分别标记为正面或负面情感。 数据集分为训练集和测试集,每个部分包含25000条评论。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型基于Transformer架构,并通过预训练与微调的方式,对自然语言进行深度表示。在介绍BERT架构的各个维度和细节之前,我们先理解其整体理念。 整体理念 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...
0、引言 本文记录使用pytorch、huggingface/transformer 框架工作流程,内容包括: 数据读取 数据预处理(split shuffle) 预训练模型下载和准备(预训练模型参数下载,模型对应Token及超参初始化) 模型训练、验证、结果测试 模型本地持久化 训练过程数据可视化
如下为使用 TensorFlow2.0 和 Transformer 的代码: import tensorflow as tfimport tensorflow_datasetsfrom transformers import * #Load dataset, tokenizer, model from pretrained model/vocabularytokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('...
| Medium [10] Fit More and Train Faster With ZeRO via DeepSpeed and FairScale 英文原文: https://hf.co/blog/pytorch-fsdp原文作者: Sourab Mangrulkar，Sylvain Gugger译者: Matrix Yao (姚伟峰)，英特尔深度学习工程师，工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理。
State Space Models(S4):这些模型已经显示出很好的特性。它们提供了一种平衡,比rnn更有效地捕获远程依赖关系,同时比transformer更高效地使用内存。 Mamba 选择性状态空间:Mamba建立在状态空间模型的概念之上,但引入了一个新的变化。它利用选择性状态空间,支持跨长序列更高效和有效地捕获相关信息。