bert2bert.config.decoder_start_token_id=tokenizer.bos_token_id bert2bert.config.eos_token_id=tokenizer.eos_token_id bert2bert.config.pad_token_id=tokenizer.pad_token_id 现在我们可以使用 Huggingface 的 Seq2Seq Trainer
mBART是一个seq2seq的去噪自动编码器,使用BART目标函数在多语言大规模单语语料库中进行预训练。mBART是第一个通过对多语言的完整文本去噪来预训练完整的seq2seq模型的方法,而以前的方法只关注编码器、解码器或重建部分文本。预训练一个完整的模型,可以直接为监督(句子级和文档级)和无监督的机器翻译进行微调,无需针...
最近bert_seq2seq框架支持t5模型了,可以很轻松的调用中文t5进行预测输出,模型的话是使用了追一科技训练的中文t5,因为追一提供的是tf的模型,而有个大佬将其转换成了torch版本, https://github.com/renmada/t5-pegasus-pytorchgithub.com/renmada/t5-pegasus-pytorch 因此我们使用这个中文预训练参数即可。 简单使...
无非就是训练的时候换一下数据。大部分方法并不复杂，更多的内容其实包含在seq2seq框架、语言模型、self...
【资料领取】论文+代码文件较大,需要的同学点击链接加我↓私发给你:https://dnu.xet.tech/s/Xq4b0论文名称:《Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language Generation--->mass》论文摘要:本文提出了一种masked的seq2seq预训练框架(MASS)来进行基于
bert_seq2seq的DDP版本,支持bert、roberta、nezha、t5、gpt2等模型,支持seq2seq、ner、关系抽取等任务,无需添加额外代码,轻松启动DDP多卡训练。 - 920232796/bert_seq2seq_DDP
当前SOTA!平台收录 FlowSeq 共 1 个模型实现资源。 mBART是一个seq2seq的去噪自动编码器,使用BART目标函数在多语言大规模单语语料库中进行预训练。mBART是第一个通过对多语言的完整文本去噪来预训练完整的seq2seq模型的方法,而以前的方法只关注编码器、解码器或重建部分文本。预训练一个完整的模型,可以直接为监督...
Seq2Seq模型是使用Encoder-Decoder结构解决序列转换问题,目前在序列转换任务中(如机器翻译、对话生成、文本摘要、图像描述)使用最广泛、效果最好的模型之一; BERT/ELECTRA/ERNIE/MacBERT等预训练模型强大的语言表征能力,对NLP届带来翻天覆地的改变,海量的训练数据拟合的语言模型效果无与伦比,基于其MASK掩码的特征,可以简...
[4] 4.2 Seq2Seq 语言生成模... 1042播放 10:35 [5] 4.3 CNN也能理解语言 940播放 09:14 [6] 5.2 Attention 注意力... 1132播放 11:57 [7] 5.3 请注意 注意力 1078播放 05:57 [8] 6.2 一词多义 ELMo 866播放 10:51 [9] 6.3 GPT 单向语言模型 2526播放 11:34 [10] 6.4 BERT ...
简介:FlowSeq、mBART、BERT-fused、mRASP、mRASP2...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型 mRASP RASP是一种预训练通用多语言神经机器翻译模型的方法,mRASP的关键思路是随机对齐替换技术(random aligned substitution),它使具有相似含义的多语言的单词和短语在表征空间中更加接近。作者在32个语言对上联合训练一个...