模型压缩可减少受训神经网络的冗余，由于几乎没有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于 BERT 的未来的应用前景而言，非常有价值。 一、压缩方法1、剪枝——即训练后从网络中去掉不必要的部分。这包括权重大小剪枝、注意力头剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。还有一些方法也通过在训练期间采用正则化的方式来提升剪枝能力（la
1. BERT模型BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的represen
转载
2023-12-29 17:01:20
430阅读
# 将BERT与机器学习模型结合的流程指导
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常强大的预训练模型。通过将BERT与传统机器学习模型结合，可以获得更好的特征表示，从而提升模型的性能。本文将逐步讲解实现这一目标的流程。
## 流程概述
以下是将BERT与机器学习模型结合的
论文解读：Bert原理深入浅出Bert 自 Google 于 2018 年发表至今，一直给人们带来惊喜，期间也陆陆续续因为Bert出现的原因多了不少新的岗位，甚至公司 JD 上都明确表明必须懂 Bert。它在 11 项自然语言处理任务中均表现出惊人的成绩：包括将 GLUE 基准推至 80.4％（绝对改进率7.6％），MultiNLI 精度达到 86.7％（绝对改进 5.6％）和 SQuAD v1
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx文本纠错相关资料1.://.doc88.com/p-803870892...
转载
2021-10-25 15:53:34
1547阅读
一种新的网络攻击正在上升。2017年，所有成功的网络攻击中有多达77％涉及无文件攻击。但是什么是无文件攻击，你怎么能防御它们？无文件攻击如何工作 最基本的是，计算机将数据存储在两个位置：其硬盘驱动器和随机存取存储器（RAM）。硬盘驱动器包含锁定长期存储的数据。想想存储在计算机上的所有文件和应用程序，但现在还没有打开 – 这些文件和应用程序都在磁盘上。但是，当您打开应用程序和文件时，您告诉计算机将它
在今天的信息化时代，如何高效地处理大数据已经成为了许多企业面临的一大挑战。随着数据的爆炸式增长，许多企业开始关注如何使用大数据处理框架来存储和分析这些数据。在众多可选的工具中，Java与Apache Spark的结合被广泛采用，作为高性能的数据处理解决方案。本文将深入探讨Java与Spark结合的问题，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘与扩展应用。
## 背景定位
在某大型电
由于BERT参数众多，模型庞大，推理速度较慢，在一些实时性要求较
原创
2022-10-12 16:18:32
454阅读
如何对BERT进行模型压缩
原创
2021-08-09 14:44:20
1272阅读
本博文将详细探讨如何利用 PyTorch BERT base 实现文本相似度推理。以下是不同结构的内容，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化，帮助你系统地理解这一过程。
### 版本对比
在比较 PyTorch 版本的 BERT base 之前，我们需要考虑这几个版本间的特性差异：
- **PyTorch 1.x**：较基础的深度学习功能，适合小规模的模型训练和推
这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本NER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息，不同类型的实体本身token组合的信息（实体长啥样），以及实体出现的上下文信息（实体在哪里）一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题，labe
让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题。Spark是大数据领域中相当火热的计算框架，在大数据分析领域有一统江湖的趋势，网上对于Spark源码分析的文章有很多，但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少，这也是我撰写文本的目的。Spark运行在JVM之上，任务的执行依赖序列化及类加载机制，因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理。本文假设读
转载
2024-10-25 20:19:26
26阅读
# Java Spark 与 Spring 结合
在现代的Web应用程序开发中，Java作为一种强大且稳定的编程语言，具有很高的流行度。而Spark和Spring作为两个流行的Java框架，各自有着自己的优势和特点。本文将介绍如何将Java Spark与Spring结合起来，充分发挥它们的优势，实现更加灵活和高效的Web应用程序开发。
## Java Spark 简介
Java Spark是
原创
2024-04-14 04:36:50
44阅读
BERT预训练模型系列总结 文章目录BERT预训练模型系列总结BERT模型BERT模型的输入输出BERT模型的预训练任务BERT模型的下游任务ROBERTa模型ALBERT模型MacBERT模型 本文主要针对大规模预训练模型BERT及基于BERT的优化模型进行总结，让大家快速学习了解Bert模型的核心，及优化模型的核心改进点。优化模型主要为RoBERTa、ALBERT、MacBERT。当然，基
转载
2024-04-12 21:56:40
114阅读
自然语言推理：微调BERT Natural Language Inference: Fine-Tuning BERT SNLI数据集上的自然语言推理任务设计了一个基于注意力的体系结构。现在通过微调BERT来重新讨论这个任务。自然语言推理是一个序列级文本对分类问题，而微调BERT只需要额外的基于MLP
转载
2020-07-03 10:34:00
443阅读
2评论
一个实际应用场景的大数据平台架构该架构只有离线计算，图中日志收集模块是 Scribe，但不建议使用，笔者熟悉 flume 和 kafka，业界目前主要使用这两个中间件。其实数据平台的搭建，前期是痛苦的，但是完成时是美好的，因为搭建完成后，基本只需要做统计部分，这就是小步快跑的时候。对于数据平台的解读，我们可以从4个层次进行，分别是数据收集、数据存储、数据统计和数据挖掘，下面将分别展开做详细介绍。一
BERT有什么局限性？从XLNet论文中，提到了BERT的两个缺点，分别如下：BERT在第一个预训练阶段，假设句子中多个单词被Mask掉，这些被Mask掉的单词之间没有任何关系，是条件独立的，然而有时候这些单词之间是有关系的，比如”New York is a city”，假设我们Mask住”New”和”York”两个词，那么给定”is a city”的条件下”New”和”York”并不独立，因为”
转载
2024-08-12 18:03:04
183阅读
1、怎么理解scala里的方法和函数• scala方法用def定义,函数用val定义 • scala方法可以和函数进行转换 • scala 方法用=>连接方法体,函数用=连接方法体 • scala方法是个块,而函数可以认为是个对象,可以传递 • scala 函数可以作为method的参数 • scala method也可以作为method的参数,表明有隐式转换把方法转换成了function2
转载
2023-11-29 09:04:46
84阅读
# NLP Bert 推理使用GPU 超时问题解决方案
## 介绍
在进行自然语言处理（NLP）任务时，使用基于Bert模型的推理过程可能会因为使用GPU而出现超时问题。在这篇文章中，我将向您介绍如何解决这个问题，让您的推理过程更加高效。
## 步骤
下面是解决问题的步骤，您可以根据这些步骤逐步进行操作。
```mermaid
journey
title NLP Bert 推理使用G
原创
2024-03-08 05:12:34
162阅读
