利用Bert的过程是基本一样的，核心过程都是用Transformer作为特征抽取器，用Bert预训练模型初始化Transformer的参数，然后再用当前任务Fine-tuning一下，仅此而已。在应用Bert的时候，真正使用某个应用的数据，是在第二阶段Fine-tuning阶段，通过用手头任务的训练数据对Transformer进行训练，调整参数，将Transformer的参数针对手头任务进行Fin
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2024-04-17 12:02:18
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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
引言随着大规模数据集的出现，即使使用诸如随机梯度下降（SGD）等有效的优化方法来训练深层的神经网络也变得特别难。例如，在16张TPUv3芯片上训练BERT和ResNet-50等深度学习模型需要3天，而在8张Tesla P100 gpu上则需要29小时。因此，研究者们对开发用于解决此问题的优化方法有浓厚的兴趣。本文的目的是研究和开发优化技术，以加快训练大型深度神经网络的速度，主要是基于S
写在前面前几天阅读了一段bert模型预训练的代码，并写了解析（结合原理和代码来理解bert模型），但是这段代码中的语料是手动添加的两个人的一段对话，不足以显示模型的效果。于是我想用实验室的中医语料数据来训练该模型，由于数据增多，模型也更庞大，于是想把模型及数据迁移到GPU上，过程中遇到了不少的bug，但debug时也了解了一些pytorch模型的运行细节，在此做个记录。pytorch如何使用GPU
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2024-04-15 14:08:22
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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，
前言在中文分词领域，已经有着很多优秀的工具，例如：jieba分词SnowNLP北京大学PKUse清华大学THULACHanLPFoolNLTK哈工大LTP斯坦福分词器CoreNLPBaiduLac这里，我们不使用上述的工具，而是利用bert训练一个自己的分词器。数据预处理首先我们查看下初始的数据：data/sighan2005/raw_data/training.txt１９９８年 ， 中国
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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BERT & GPT
近年来，随着大规模预训练语言模型的发展，自然语言处理领域发生了巨大变革。BERT 和 GPT 是其中最流行且最有影响力的两种模型。在本篇博客中，我们将讨论 BERT 和 GPT 之间的区别以及它们的演变过程。1.起源 年， 首次推出 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer
最近谷歌推出的自然语言处理（NLP）模型BERT很火，由于大学期间做过NLP的相关研究，对NLP相关的内容也比较感兴趣，所以打算部署起来玩一下。有关BERT环境的部署在网上有很多资料，大致就是先安装Python、TensorFlow等依赖库，在安装之前要注意版本，这个过程安装很顺利，在这里对此就不多作介绍了。待安装完BERT环境后，就用pip安装了bert-serving-server和bert-
模型压缩减少了训练好的神经网络中冗余的部分。模型压缩对于像BERT这类复杂模型来说特别有用，因为BERT，特别是BERT-Large需要消耗大量GPU显存，且根本不适用于内存受限的智能手机。当然，提高内存和推理速度也可以大规模节省成本。在这篇文章中，整理列一些压缩BERT的一些论文，分享给大家。Bert压缩常用方法 裁剪-训练后移除网络中不必要的部分。这包括weight裁剪、attention
# 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
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python-在多处理模块中使用所有内核的100％我有两段代码用于学习Python 3.1中的多处理。 我的目标是使用所有可用处理器中的100％。但是，此处的代码段在所有处理器上仅达到30％-50％。无论如何，要“强制” python使用全部100％？操作系统（Windows 7、64位）是否限制了Python对处理器的访问？在下面的代码段运行时，我打开任务管理器并观察处理器的峰值，但从未达到并维
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2024-10-10 10:16:59
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参考BERT fine-tune 终极实践教程Bert 实战bert在主要分为两个任务：一、训练语言模型和预训练部分（run_pretraining.py），二、训练具体任务的fine-turning部分(run_classifier.py适用于分类情况/run_squad.py适用于问答情况)一、 下载预训练模型， 预训练模型可以在google的开源界面找到，对于中文可以直接下载对应的中文预训练
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2024-10-13 21:24:10
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逐行注释，逐行解析。可直接运行。 code from https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-2.BERTimport math
import re
import time
from random import *
import numpy as np
import torch
import torch.nn as n
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2024-03-27 06:33:44
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# 使用BERT实现GPU加速的文本处理
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一种深度学习模型，已经取得了显著的成功。BERT通过预训练并微调的方式，使得模型能够理解上下文，从而在多种任务上表现优异。然而，訓練与推理中的计算需求较高，使用GPU可以大幅度提高效率。本文将介绍如何
这篇文章介绍Bert，但是暂时还没研究完，所以只能分两部分写。 这篇文章主要介绍bert的思想和创新点，下一篇文章主要介绍bert的结构。BERT的新语言表示模型，它代表Transformer的双向编码器表示。与最近的其他语言表示模型不同，BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。因此，预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调，适用于广泛任务的最先进模型的构建，比
作者 | 许明 随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然而大家在下游任务中使用时，是不是也会发现模型的性能时好时坏，甚至相同参数切换一下随机种子结果都不一样，又或者自己不管如何调，模型总达不到想象中的那么好，那如何才能让Bert在下游任务中表现更好更稳呢？本文以文本分类为例，介绍几种能帮
# -*- coding: utf-8 -*-"""BERT-TorchAutomatically generated by Colaboratory
原创
2021-04-22 20:23:07
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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
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
