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
a)是句子对的分类任务 b)是单个句子的分类任务 c) 是问答任务 d)是序列标注任务首先我自己最常用的就是：文本分类、序列标注和文本匹配。 这四个都是比较简单的，我们来看d)序列标注，其实就是把所有的token输出，做了一个softmax，去看它属于实体中的哪一个。对于单个样本，它的一个文本分类就是使用CLS这边，第一个CLS的输出，去做一个微调，做一个二分类，或者是多分类。 a)这个其实本质
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2024-08-26 13:19:42
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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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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
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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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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Fast Trasnformer 加速BERT推理实践上篇BERT做NER的文章很受大家欢迎，其中不乏童鞋询问我如何加速BERT方法的推理速度，本文就对此进行简单的描述，主要是基于NVIDIA开源的Fast Transformer的一个实践。本文的主要内容如下：Fast Transoformer文本分类加速实践其他可以加速推理的方法小调研1. Fast Trasnformer 加速BERT推理环境
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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我们下载下来的预训练的bert模型的大小大概是400M左右，但是我们自己预训练的bert模型，或者是我们在开源的bert模型上fine-tuning之后的模型的大小大约是1.1G，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的参数变量。 下面这段代码可以输出我们下载的官方预训练模型的参数变量 import tensorflow as tf
from te
为了完成导师的任务费了好大力气装好了tensorflow—cpu,作业完成以后下决心装一个gpu版本的，装了大半天终于成功了，在这分享一下。 因为cpu版本的比较简单，这里就不讲了，其实就是不用装CUDA和cuDNN,其余基本一样。 GPU版本安装安装要求：如果要安装GPU版本需要确认你电脑必须装有NIVID
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2024-05-14 22:21:47
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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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转载一片朋友对bert的总结：（1）BERT 的MASK方式的优缺点？ 答：BERT的mask方式：在选择mask的15%的词当中，80%情况下使用mask掉这个词，10%情况下采用一个任意词替换，剩余10%情况下保持原词汇不变。 优点：1）被随机选择15%的词当中以10%的概率用任意词替换去预测正确的词，相当于文本纠错任务，为BERT模型赋予了一定的文本纠错能力；2）被随机选择15%的词当中以1
大型语言模型BERT，熟悉NLP领域的同学没人不知道它的名气吧？只可惜它太太太贵了！之前有做过统计，使用谷歌云TPU或英伟达GPU训练完整个模型需要虽然只需1个小时，但是上千块TPU/GPU均需耗价上万美元。只有少数“富贵人家”的行业实验室才能够负担得起。为了降低成本，来自以色列的科学家们结合已有的技术对BERT做了多方面优化，只需24小时、8个12GB内存的云GPU，一次几百美元就能在加快训练过
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2024-09-05 13:37:20
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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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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
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-
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
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
