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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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
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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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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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
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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近期对BERT系列综述了一番，但记得以前刚接触BERT的时候有很多疑问，之后通过看博客、论文陆续弄明白了。这次就以QA的形式将关于BERT的疑问及其相应解答分享给大家，不足之处，望请指出。(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
1. 什么是BERTBERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，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
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
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
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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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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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，
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，
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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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