Bert 给人们带来了大惊喜，不过转眼过去大约半年时间了，这半年来，陆续出现了与 Bert 相关的不少新工作。最近几个月，在主业做推荐算法之外的时间，我其实一直比较好奇下面两个问题：问题一：Bert 原始的论文证明了：在 GLUE 这种综合的 NLP 数据集合下，Bert 预训练对几乎所有类型的 NLP 任务（生成模型除外）都有明显促进作用。但是，毕竟 GLUE 的各种任务有一定比例的数据集合规模
几个基本概念bit二进制位， 是计算机内部数据储存的最小单位，11010100是一个8位二进制数。一个二进制位只可以表示0和1两种状态(21)；两个二进制位可以表示00、01、10、11四种(22)状态；三位二进制数可表示八种状态(2^3)……Byte字节，是计算机中数据处理的基本单位，计算机中以字节为单位存储和解释信息，规定一个字节由八个二进制位构成，即1个字节等于8个比特(1Byte=8bit
BERT Pytorch版本 源码解析（一） 一、BERT安装方式pip install pytorch-pretrained-bert二、BertPreTrainModel: 一个用于获取预训练好权重的抽象类，一个用于下载和载入预训练模型的简单接口1、初始化函数（def __init__(self, config, *inputs, **kwargs)）:def __init
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2023-07-04 18:26:09
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前段时间实现了transformer，用李沐老师的话来讲其实bert可以简单理解为缩水版的transformer，transformer有encoder和decoder，bert去掉了decoder，改为用N个encoder堆叠在一起，拿最后一个encoder的输出直接做预训练任务。老规矩，先把大体框架列出来，然后根据框架一个一个去实现。目录架构 数据预处理NSPMLM：BERTEmbe
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2023-12-25 10:40:12
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在机器学习和自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的出现引起了广泛关注。但随着其在不同环境中的应用，特别是Python版本的实现，很多开发者开始面临相关的版本兼容问题。本文将详细探讨“BERT模型Python版本”的相关问题，并分享解决过程。
> BERT模型是一种基于Transformer
# BERT的PyTorch版本：一种强大的自然语言处理工具
近年来，深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步，其中BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型无疑是一颗璀璨的明珠。BERT的成功在于其能够理解上下文信息，并在多种NLP任务中展示出卓越的性能。本文将介绍如何在PyTorch中使用BE
在这篇博文中，我将分享如何解决“PyTorch版本BERT代码”的问题，并将整个过程分为多个部分，以便于理解和应用。以下是我的整理内容，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成和进阶指南。
我们首先需要配置环境。以下是我整理的思维导图，以便更直观地理解整个配置过程。
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
A(系统环境)
A1(操作系
这一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案。Bert-WWM，MacBert，ChineseBert主要从3个方向在预训练中补充中文文本的信息：词粒度信息，中文笔画信息，拼音信息。与其说是推荐帖，可能更多需要客观看待以下'中文'改良的在实际应用中的效果~
这一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案。Bert-WWM，MacBert，C
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2024-04-25 06:34:47
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在自然语言处理领域，BERT模型因其强大的上下文理解能力而被广泛应用于序列标注任务，如命名实体识别（NER）、词性标注等。然而，随着PyTorch版本的不断更新，如何高效地实现基于BERT的序列标注任务，成为了开发者们面临的一个挑战。下面就来具体探讨一下这个过程。
### 背景定位
在使用PyTorch实现BERT序列标注的过程中，我们并不是一开始就能够顺利地运行我们的模型。最初在执行简单的测试
机器翻译及相关技术Task2中的循环神经网络部分，有实现预测歌词的功能。在那个任务中，训练数据的输入输出长度是固定的，而在机器翻译中，输出的长度是不固定的，所以不能直接用RNN来处理这种任务。Encoder-Decoder框架是常用于机器翻译，对话系统这类场景的框架。 需要注意的是，在训练过程中Decoder的输入是真实的label，而预测时，输入是上一个ceil的预测值机器翻译解码 通常用bea
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2023-08-31 19:57:49
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代码学习的是前一篇博客中pytorch的代码的BertForTokenClassification模型，run的是ner例子：https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples/run_ner.py。1、模型概览：使用的模型是：multi_cased_L-12_H-768_A-12.zip，https://github.
参考代码：https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch从名字可以看出来这个是做一个中文文本分类的的任务，具体就是做新闻文本分类的任务，具体有以下几个类，属于多分类的问题目录一、如何让你下载的代码跑起来二、bert模型的使用模型代码学习-CLS文本分类-Bert-Chinese-Text-Classific
基于Tensorrt 实现Bert的推理加速，记录一下流程和踩得坑1.Tensorrt的安装Tensorrt安装时要对应版本，我的版本：tensorrt官网下载链接: nVidia. 安装时按照下面的两个教程按照即可：1. 2.2.pth转onnx文件https://zhuanlan.zhihu.com/p/446477075 此文章中八1.内容写的非常详细。 需要注意的是，要看自己有几个输入，几
TensorBoard（2.x版本）使用入门TensorBoard工具介绍TensorBoard工作原理配套TensorBoard的代码编写一个简单的操作实例TensorFlow代码TensorBoard操作一个稍微复杂的实例TensorFlow代码TensorBoard操作注意事项说明Jupyter环境下的操作其他说明 TensorBoard工具介绍TensorBoard是TensorFlow
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2024-04-14 17:09:46
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# BERT在Java中的使用
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的一种预训练语言模型，在自然语言处理领域取得了巨大成功。通过使用Transformer模型，BERT能够理解语言的双向关系，从而在各种任务上都取得了很好的效果。在本文中，我们将介绍如何在Java中使用BERT模型，并通过代码
原创
2024-07-12 05:27:07
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# 科普文章：Java与BERT算法
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向。在NLP中，语言模型是一种估计语言序列概率的统计模型。近年来，基于神经网络的预训练模型取得了突破性的进展，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）便是
原创
2023-08-05 05:03:05
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背景项目需要把bert-serving-client由python用java实现，因为java比python快一些，于是就开始了尝试先上bert-as-service的github地址：https://github.com/hanxiao/bert-as-service其中client的init.py文件地址：https://github.com/hanxiao/bert-as-service/b
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2023-05-30 15:03:46
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# 使用 PyTorch 实现 BERT4Keras
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练文本表示模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务。BERT的出名归功于其有效地捕捉文本上下文信息的能力。本文将介绍一个基于 PyTorch 的 BERT4Keras 实现，包括基础概念、环境配置、代码示
文章目录1 获取模型2 安装torchserve3 封装模型和接口3.1 准备模型3.2 准备接口文件3.3 封装4 部署模型4.1 启动torchserve4.2 模型推理4.3 语义相似度推理相关报错及解决办法查询结果404查询结果503查看logs/tmp/models 这是一个关于如何使用TorchServe部署预先训练的HuggingFace Sentence transformer
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2023-09-24 10:00:39
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# coding=utf-8# Copyright 2018 The Google AI Language Team Authors and The HuggingFace Inc. team.# Copyright (c) 2018, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved.## Licensed under the Apache License, V
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2020-07-21 11:45:00
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