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...
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=$...
RoBERTa模型的预训练权重可以通过Hugging Face的model hub进行下载。你可以使用transformers库中的RobertaModel类来加载预训练模型。 from transformers import RobertaModel model = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base') 1. 2. 3. 3. 加载预训练权重,并在PyTorch中使用RoBERTa模型进行预测 接下来,你可以加载预...
RoBERTa是BERT的改进版,通过改进训练任务和数据生成方式、训练更久、使用更大批次、使用更多数据等获得了State of The Art的效果;可以用Bert直接加载。 本项目是用TensorFlow实现了在大规模中文上RoBERTa的预训练,也会提供PyTorch的预训练模型和加载方式。 中文预训练RoBERTa模型-下载 ** 推荐 RoBERTa-zh-Large 通过验...
中文预训练RoBERTa模型 24层base版(roberta_l24_zh_base)下载 base版训练数据:10G文本,包含新闻、社区问答、百科数据等。 发布计划 Release Plan: 1、24层RoBERTa模型(roberta_l24_zh),使用30G文件训练, 9月8日 2、12层RoBERTa模型(roberta_l12_zh),使用30G文件训练, 9月8日 ...
假设你将RoBERTa预训练模型下载并解压到该改项目的roberta_zh_large目录,即roberta_zh/roberta_zh_large 运行命令: export BERT_BASE_DIR=./roberta_zh_large export MY_DATA_DIR=./data/lcqmc python run_classifier.py \ --task_name=lcqmc_pair \ --do_train=true \ --do_eval=true \ --data_dir=$...
步骤一:文本检测模型(`detection`) 1.准备训练数据集 2.下载预训练模型 模型介绍 下载预训练模型 3. 开始训练 断点训练 4.模型评估 5.模型测试 6.训练模型转inference模型 步骤二:文本识别模型(`recognition`) 1.准备训练数据集 数据下载 数据集划分
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 ...
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。
下载预训练模型RoBERTa.base。解压至源码包路径下:“./pre_train_model/RoBERTa.base/model.pt”。 准备数据集 获取数据集。 用户自行获取SST-2原始数据集,首先在源码包根目录下创建一个“data/”文件夹,然后将准备好的数据集放至源码包根目录下“data/”文件夹中,如“./data/SST-2”,数据集目录结构参考如下...