from_pretrained('bert-base-uncased') print("Model summary:") print(textpruner.summary(model,max_level=3)) dummy_inputs = [torch.randint(low=0,high=10000,size=(32,512))] print("Inference time:") textpruner.inference_time(model.to('cuda'),dummy_inputs) Outputs: Model summary: LAYER ...
BERT-Base, Multilingual Uncased (Orig, not recommended) (不推荐使用,Multilingual Cased代替使用):102种语言,12层,768隐藏,12头,110M参数 BERT-Base, Chinese:中文简体和繁体,12层,768隐藏,12头,110M参数 Uncased的意思是在预处理的时候都变成了小写,而cased是保留大小写。 这么多版本应该如何选择呢? 如果我...
XLNet对于模型的输入处理思路与Bert类似,但是存在以下两点不同: 1、输入数据的<cls>标签在序列右边: 今天天气真好<sep><cls> 2、向左pad: <pad><pad><pad>今天天气真好<sep><cls> XLNet有base与large两种版本,对于英文语料又分为cased(区分大小写),uncased(不区分大小写)两种,本文采用xlnet-base-cased。数据...
BERTbert-base-uncasedBERT-base-first_last_avg-whiten(NLI)63.65 SBERTsentence-transformers/bert-base-nli-mean-tokensSBERT-base-nli-cls73.65 SBERTsentence-transformers/bert-base-nli-mean-tokensSBERT-base-nli-first_last_avg77.96 SBERTxlm-roberta-baseparaphrase-multilingual-MiniLM-L12-v284.42 ...
“bert-base-多语言-cased”、“bert-base-german-cased”、“bert-large-cased”中进行选择, “bert-large-uncased”、“distilbert-base-cased”、“distilbert-base-uncased”、“roberta-base”、“roberta-large”、“distilroberta-base”、“xlm-roberta-base”、“xlm-roberta-large”、“xlnet-base-cased...
Pre-trained language model name (choose from bert-base-cased, bert-base-uncased, megatron_bert_345m_uncased, distilbert-base-uncased and biomegatron-bert-345m-uncased model.language_model.lm_checkpoint string null Path to the pre-trained language model checkpoint model.language_model.config_file ...
bert模型放在 bert_pretain目录下,ERNIE模型放在ERNIE_pretrain目录下,每个目录下都是三个文件: pytorch_model.bin 模型 bert_config.json 配置 vocab.txt 词表 预训练模型下载地址: bert_Chinese: 模型https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz词表https://s3.amazonaws....
('bert-base-uncased') self.config = self.Bert.config self.vocab_size = self.config.vocab_size self.hidden_size = hidden_size # General特征变换矩阵 self.General_Encoder = nn.Sequential( nn.Linear(768, self.hidden_size), nn.Tanh() ) # Specific特征变换矩阵 self.Specific_Encoder = nn....
预先训练模型的名称(例如,"bert-base-uncased"、"xlnet-base-cased")。 can_run_on_cpu 如果设置为 False,则当 pytorch 无法检测到 gpu 时,此方法将返回 None。 默认值: False dataset_language 默认值: eng string_cast 创建string cast 特征提取器。 Python 复制 str...
实现这一壮举的过程涉及数据准备和模型训练的细致阶段。最初,一个掩蔽语言建模预训练阶段利用了诸如 BooksCorpus 和2023年维基百科转储等资源,采用 bert-base-uncased 分词器创建适合长文本训练的数据块。接着是无监督对比预训练,利用跨多个数据集的4.7亿对数据对模型的理解进行细化,通过一致性过滤和选择性嵌入。