RoBERTa-wwm-base模型可以通过以下链接下载: [ 你可以使用transformers库中的AutoModel和AutoTokenizer类来加载和使用模型。 fromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizer model_name="hfl/chinese-roberta-wwm-ext"model=AutoModel.from_pretrained(model_name)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) 1. 2. ...
RoBERTa for Chinese是一个大规模中文预训练模型，旨在通过改进的训练任务、数据生成方式、更长时间的训练、更大的批次和更多数据，以BERT为基础的模型进行了优化，从而达到了State of The Art的效果。这个模型是由TensorFlow实现的，也可以在PyTorch中使用。在大规模中文数据上，该模型使用了30GB的原始文本...
RoBERTa for Chinese 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 ...
以下是一个简单的 RoBERTa 文本分类模型实现示例: fromtransformersimportRobertaTokenizer, RobertaForSequenceClassificationfromtransformersimportTrainer, TrainingArguments# 加载预训练的 RoBERTa tokenizer 和 modeltokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base') model = RobertaForSequenceClassification.from_pr...
同理,由于谷歌官方发布的BERT-base, Chinese中,中文是以字为粒度进行切分,没有考虑到传统NLP中的中文分词(CWS)。 我们将全词Mask的方法应用在了中文中,使用了中文维基百科(包括简体和繁体)进行训练,并且使用了哈工大LTP作为分词工具,即对组成同一个词的汉字全部进行Mask。下述文本展示了全词Mask的生成样例。 注意...
同理,由于谷歌官方发布的BERT-base, Chinese中,中文是以字为粒度进行切分,没有考虑到传统NLP中的中文分词(CWS)。 我们将全词Mask的方法应用在了中文中,使用了中文维基百科(包括简体和繁体)进行训练,并且使用了哈工大LTP作为分词工具,即对组成同一个词的汉字全部进行Mask。
以PET/EFL模型为基础,为了探索大模型在小样本场景中的效果,我们在RoBERTa Large上进行了实验,相对于RoBERTa Base,大模型可以提升模型0.5-13PP;为了更好地利用领域知识,我们进一步在经过CLUE数据集上增强预训练的RoBERTa Large Clue模型上进行实验,融入了领域知识的大模型进一步提升结果0.1-9pp。基于此,在之后的实验中...
'bert-large-cased', 'bert-wwm-chinese', 'bert-wwm-ext-chinese', 'macbert-base-chinese', 'macbert-large-chinese', 'simbert-base-chinese'] # 定义使用paddleNLP内置的roberta中文预训练模型 MODEL_NAME = 'roberta-wwm-ext-large' tokenizer = ppnlp.transformers.RobertaTokenizer.from_pretrained(MODEL_...
因为谷歌发布的BERT-Base, Chinese模型里中文是以字为粒度进行切分,在BERT预训练过程中基于掩码的Masked Language Model(MLM)任务中也以字粒度进行Mask操作。BERT-wwm针对这个问题进行一系列中文式的改造,充分考虑传统NLP中的中文分词操作,以词为粒度进行Mask操作,也就是Whole Word Masking(wwm)操作。下面直接通过一个...
在预训练模型选择上,选择了不同的三个中文领域效果较优的预训练模型,效果对比:roberta-wwm-ext-large > nezha-large-wwm-chinese > skep_ernie_1.0_large_chIn [17] # 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 ...