背景介绍 BERT：预训练语言模型BERT及其扩展实现了令人惊叹的性能(在十几种NLP任务上实现了SOTA)，其中包括：文本分类、机器问答、机器阅读理解、命名实体识别等等… BERT的压缩：Large model:BERT-Base/BERT-Large:包含110M/340M的参数。实时应用程序的压缩：知识蒸馏、量化、参数共享…任务自适应BERT压缩： BERT学习了非常通用的知识，而下游任务只
在Bert网络中，通过使用图算融合技术和算子自动生成技术相结合，可以实现整网的14.8%性能提升。想知道具体技术细节吗？快来看看吧~为什么需要算子自动生成技术？有过深度学习项目实践经验的同学会有类似的需求：以计算机视觉为例，我们可能会使用TensorFlow深度学习框架在Nvidia GPU上训练ResNet神经网络来解决图像分类任务。在这种情况下我们可以使用CUDA和cuDNN库中的函数来完成网
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2024-07-25 20:20:38
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本篇内容：配置好谷歌开源bert运行环境。开源地址：https://github.com/google-research/bert关于BERT的介绍就不多说了，直接看我们将配置的环境：tensorflow_gpu 1.11.0CUDA 9cudnn 7python 3.6注意，这些环境都是一一对应的，不能乱下。如果想下载其他版本，附上对照表链接：配置好后，就可以运行google-bert模型了，当
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2023-12-04 22:17:17
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谷歌2018年发布的BERT是NLP最有影响力的论文之一。在本文中，我将进一步介绍BERT，这是最流行的NLP模型之一，它以Transformer为核心，并且在许多NLP任务（包括分类，问题回答和NER）上均达到了最先进的性能。具体地说，与其他关于同一主题的文章不同，我将试着浏览一遍极具影响力的BERT论文——Pre-training of Deep Bidirectional Transform
我们下载下来的预训练的bert-base模型的大小大概是394M左右，但我们在自己数据集上经过fine-tuning后的bert-bae模型大小大约是1.2G, 整整是Bert-base模型的3倍，让我们来看看到底是什么原因造成的，首先我们可以通过下一段代码来输出我们训练好的模型和官方提供的Bert-base模型的参数变量。1:官方提供的Bert-base模型参数信息如下：
from tensor
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2024-07-27 15:03:37
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电脑卡的问题，除了清理法之外，网上建议最多的方法是装固态硬盘，但许多电脑依然保留机械硬盘。所谓固态硬盘，是集成电路存储技术制作硬盘。采用闪存为存储介质的硬盘，写入和读取速度非常快，尤其是随机读写速度超快，轻松0.1毫秒甚至更低，数据不受电源控制，受游戏玩家的追捧。3D游戏建模学习和创作时，电脑速度不是第一要素，特别是3D建模学习期间，低端电脑配置也可以完成3D建模软件的入门学习，如果是专业从事游戏
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2024-09-24 16:36:08
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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
本期AI论道想跟大家分享一些关于BERT的模型压缩技术。众所周知，大规模的预训练语言模型已经成为各种自然语言处理任务(NLP)的新驱动力，例如BERT在对下游任务进行微调后，显著提高了模型的表现。尽管这些模型在各种NLP任务上获得了最先进的结果，但是通常内存占用和功耗过高，以此带来很高的延迟，包括训练阶段和推断阶段。这反过来又限制了这些模型在移动和物联网等嵌入式设备上的部署。模型压缩旨在解决这类问
一名卑微的研究生记录开始接触bert：昨天终于在修好了的服务器上给我们课题组的小伙伴开启了访问权限，今天开始搭建bert的基本环境了，为我接下来的研究方向（知识图谱）拉开序幕。本机：win10 + putty （访问服务器）实验室服务器：linux GTX1080，以及驱动和cuda的配置信息如下图一、安装anaconda1、下载安装包：wget https://repo.anacon
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2024-06-13 08:59:54
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前不久，谷歌AI团队新发布的BERT模型，在NLP业内引起巨大反响，认为是NLP领域里程碑式的进步。BERT模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％），MultiNLI准确度达到86.7%（绝对改进率5.6％）等。BERT模型是以Transform
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2024-03-21 15:39:47
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前段时间仔细研究了下Bert论文：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》。了解到bert其实用的网络结构就是Transformer，因此，又去仔细看了下《Attention is all you need》。对Bert和Transformer有了一个大概的理解。但是其中有个
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2024-03-22 14:10:01
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前面已经介绍了transformer，理解了transformer，那么理解bert就简单多了。对transformer不是很了解的可以跳转到bert的核心代码解读在，本文主要介绍训练实例。Bert简介BERT来自Google的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，BERT是”Bid
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2024-08-22 13:11:25
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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”
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2024-08-12 18:03:04
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ModernBERT有两个模型尺寸：139M的Base模型和395M的Large模型，可以作为任何类似BERT模型的即插即用替代品。论文
作为一个NLPer，bert应该是会经常用到的一个模型了。但bert可调参数很多，一些技巧也很多，比如加上weight-decay, layer初始化、冻结参数、只优化部分层参数等等，方法太多了，每次都会纠结该怎么样去finetune，才能让bert训练的又快又好呢，有没有可能形成一个又快又好又准的大体方向的准则呢。于是，就基于这个研究、实践了一番，总结了这篇文章。1.使用误差修正，训练收敛变快，
Preface：fine-tuning到底是什么？ 在预训练模型层上添加新的网络层，然后预训练层和新网络层联合训练。 文本分类的例子最典型了，最后加一个Dense层，把输出维度降至类别数，再进行sigmoid或softmax。 比如命名实体识别，在外面添加BiLSTM+CRF层，就成了BERT+BiLSTM+CRF模型。 这个例子可能不太典型，因为还是加了繁重的网络结构。 做多分类和多标签分类时，
目录一、bert模型简介bert与训练的流程：bert模型的输入二、huggingface的bert源码浅析bert提取文本词向量BertModel代码阅读BertEmbedding子模型BertEncoderBertAttentionBertIntermediateBertOutput(config)BertPooler()三、Bert文本分类任务实战四、Bert模型难点总结写在最前面，这篇博客
引言Bert在工业使用中表现相当优异，但是预训练时间非常的长。Bert的作者公开的记录是用了16块TPU训练了三天。 本论文就是针对训练时间上进行的优化，提出了LAMB优化方式，在不损失训练精度的情况下，将BERT的训练时间缩短到了76分钟，如下：背景从上图可以看到，论文作者提出的方法用了1024块TPU，训练时间为76分钟，F1值相对原始的Bert训练有了微小的提升。简单来看，这个缩短的训练时间
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2024-05-17 13:43:49
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2月15日，OpenAI在官博介绍了一个大规模无监督NLP模型：GPT 2.0，被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，刷新了7大数据集基准，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。一时间，GPT 2.0的消息在全网刷屏，有关这一模型是否被过誉的讨论也在热烈进行中。今天这篇文章，来自新浪微博AI Lab的算法专家张俊林将谈一谈自己对
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2024-08-04 11:47:34
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什么是模式识别？贝叶斯判别原则又是干什么的？模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类。 可以通过对被识别对象的多次观察和测量，构成特征向量，并将其作为某一个判决规则的输入，按此规则来对样本进行分类。确定性现象：在获取模式的观测值时，有些事物具有确定的因果关系，即在一定的条件下，它必然会发生或必然不发生，（如判别一个模型是不是直角三角形，结果只有两种可能 &n
