Roberta-WWM-ext-large是RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)的一种增强版本,它在RoBERTa的基础上加入了Whole Word Masking(WWM)的特性。WWM是指将一个词作为一个整体进行掩盖,而不是将词中的每个字母都进行掩盖。这种方法能够更好地维持句子的语义结构,并提高了模型对于整体概念的理解能力。 二、...
我在使用hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large模型,在下游任务上微调mlm_loss的时候发现loss是300多,并且一直升高; 我用模型测试了几个mask句子任务,发现只有hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large有问题,结果如下 我测试使用的是transformers里的TFBertForMaskedLM,具体代码如下: ...
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chinese_roberta_wwm_large_extchinese_roberta_wwm_large_ext 喜爱 1 2342423 Devin_Liu 2枚 CC0 0 11 2020-03-27 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 chinese_roberta_wwm_large_ext_pytorch 文件列表 bert_config.json vocab.txt pytorch_model.bin bert_config.json (0.00M) 下载关于...
roberta-wwm-ext-large阅读理解 Roberta-wwm-ext-large是一个预训练的深度学习模型,主要用于阅读理解任务。它基于BERT模型,加入了对中国大陆高考语文阅读理解的改进,适用于中文问答系统等场景。若想使用Roberta-wwm-ext-large进行阅读理解任务,可以参考以下步骤: 1.首先,确保您已安装了相关的Python库,如Hugging Face的...