昨天,国内开发者brightmart 开源了最新的 RoBERTa 中文预训练语言模型,开发社区又有新的中文模型可以用了。 项目地址:https://github.com/brightmart/roberta_zh 项目表示,该中文预训练模型为 24 层的 base 版,它使用了 10G 文本进行数据训练,包含新闻、社区问答、百科数据等。 模型下载地址:https://storage.googlea...
昨天,国内开发者 brightmart 开源了最新的 RoBERTa 中文预训练语言模型,开发社区又有新的中文模型可以用了。 项目地址:https://github.com/brightmart/roberta_zh 项目表示,该中文预训练模型为 24 层的 base 版,它使用了 10G 文本进行数据训练,包含新闻、社区问答、百科数据等。 模型下载地址:https://storage.googl...
RoBERTa是BERT的改进版,通过改进训练任务和数据生成方式、训练更久、使用更大批次、使用更多数据等获得了State of The Art的效果;可以用Bert直接加载。 本项目是用TensorFlow实现了在大规模中文上RoBERTa的预训练,也会提供PyTorch的预训练模型和加载方式。 *** 2019-09-08 更新: 添加国内下载地址、PyTorch版本、与多...
RoBERTa模型的预训练权重可以通过Hugging Face的model hub进行下载。你可以使用transformers库中的RobertaModel类来加载预训练模型。 from transformers import RobertaModel model = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base') 1. 2. 3. 3. 加载预训练权重,并在PyTorch中使用RoBERTa模型进行预测 接下来,你可以加载预...
假设你将RoBERTa预训练模型下载并解压到该改项目的roberta_zh_large目录,即roberta_zh/roberta_zh_large 运行命令: export BERT_BASE_DIR=./roberta_zh_large export MY_DATA_DIR=./data/lcqmc python run_classifier.py \ --task_name=lcqmc_pair \ ...
假设你将RoBERTa预训练模型下载并解压到该改项目的roberta_zh_large目录,即roberta_zh/roberta_zh_large 运行命令: export BERT_BASE_DIR=./roberta_zh_large export MY_DATA_DIR=./data/lcqmc python run_classifier.py \ --task_name=lcqmc_pair \ --do_train=true \ --do_eval=true \ --data_dir=$...
本项目与中文预训练 24 层 XLNet 模型XLNet_zh项目,使用相同的训练数据。 RoBERTa_zh_L12:Google Drive或百度网盘TensorFlow 版本,Bert 直接加载 RoBERTa_zh_L12:Google Drive或百度网盘PyTorch 版本,Bert的PyTorch 版直接加载 Roberta_l24_zh_baseTensorFlow版本,Bert 直接加载 ...
chinese_roberta_wwm_base_ext_pytorch下载 # 中国RoBERTa-wwm-base模型下载和使用指南 在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域,RoBERTa-wwm-base是一个非常流行的预训练模型。它是基于谷歌的BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)改进而来的,通过大规模的无监督学习从大量的文本...
使用模型: fromsimpletransformers.modelimportTransformerModel#Create a TransformerModelmodel = TransformerModel('roberta','roberta-base', num_labels=4) 这将创建一个TransformerModel,用于训练,评估和预测。 第一个参数是model_type,第二个参数是model_name,第三个参数是数据中的标签数。
# 此次使用在中文领域效果较优的roberta-wwm-ext-large模型,预训练模型一般“大力出奇迹”,选用大的预训练模型可以取得比base模型更优的效果 MODEL_NAME = "roberta-wwm-ext-large" # 只需指定想要使用的模型名称和文本分类的类别数即可完成Fine-tune网络定义,通过在预训练模型后拼接上一个全连接网络(Full Connecte...