至于说XLNet说的,Bert里面被Mask掉单词的相互独立问题,也就是说,在预测某个被Mask单词的时候,其它被Mask单词不起作用,这个问题,你深入思考一下,其实是不重要的,因为XLNet在内部Attention Mask的时候,也会Mask掉一定比例的上下文单词,只要有一部分被Mask掉的单词,其实就面临这个问题。而如果训练数据足够大,其实不靠当...
代码参考链接:github.com/huggingface/ 当然啦,依然需要一些预备知识attention、embedding、permutation、autoregression等才能快速看懂,没明白一些字母符号可以回顾我的xlnet链接:zhuanlan.zhihu.com/p/84 class类 XLNetModel forward函数 接收 参数:序列输入 input_ids,attention_mask'(符号'是可以为None的意思), 记忆 mems...
使⽤xlnet实现中⽂⽂本分类超详细(附代码)** 使⽤xlnet实现中⽂⽂本分类 ** class MyTaskProcessor(DataProcessor): def__init__(self): self.train_file =train.tsv self.dev_file =dev.tsv self.test_file =test.tsv self.label_column =1 self.text_a_column =3 self.text_b_column =No...
在本文中,我们将详细解释如何使用Python的transformers库进行XLNetfine-tuning。我们将通过实例代码和图表来解释这一过程,帮助读者理解fine-tuning的工作原理和实现细节。首先,我们需要安装transformers库。你可以使用pip来安装: pip install transformers 然后,我们可以导入所需的模块和包: from transformers import XLNetTokeni...
Xlnet是在Bert提出后提出的, 主要也是为了解决Bert 引入【mask】造成的问题, 同时想保留AR模型的生成能力。在这篇文章中, 我主要会对论文中的重点进行解读。 2.2目标:排列语言模型 这里论文用四幅图展示了token3的attention的使用情况。根据AR的一般原则,序列只能从左边读到右边或反向, 因此attention机制必须也满足如...
BERT 带来的影响还未平复,CMU 与谷歌大脑提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。令人激动的是,目前 XLNet 已经开放了训练代码和大型预训练模型,这又可以玩一阵了～ “ 阅读本文大概需要 5 分钟。
# xlnet-base-cased input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode("I love <mask> .", add_special_tokens=False)).unsqueeze(0) # 输入"I love <mask> ." 与 "I love you ." 最后的预测的结果一致,因为perm_mask 指定you或者<mask>不可见 print(tokenizer.tokenize("I love <mask> .")) print(tok...
所以看上去,XLNet貌似应该对于生成类型的NLP任务,会比Bert有明显优势。另外,因为XLNet还引入了Transformer XL的机制,所以对于长文档输入类型的NLP任务,也会比Bert有明显优势。 6. 代码实现 中文XLNet预训练模型 【机器学习通俗易懂系列文章】 7. 参考文献
所以看上去,XLNet貌似应该对于生成类型的NLP任务,会比Bert有明显优势。另外,因为XLNet还引入了Transformer XL的机制,所以对于长文档输入类型的NLP任务,也会比Bert有明显优势。 6. 代码实现 中文XLNet预训练模型 【机器学习通俗易懂系列文章】 7. 参考文献
所以看上去,XLNet貌似应该对于生成类型的NLP任务,会比Bert有明显优势。另外,因为XLNet还引入了Transformer XL的机制,所以对于长文档输入类型的NLP任务,也会比Bert有明显优势。 6. 代码实现 中文XLNet预训练模型: https://github.com/ymcui/Chinese-PreTrained-XLNet...