Bert提出了很好的双向LM训练和迁移框架，但它的训练方式槽点较多，这一章就训练方案改良，我们来聊聊RoBERTa和SpanBERT，看作者这两篇paper是一个组的作品，所以存在一些共同点~。正在施工中的代码库也接入了这两种模型作为backbone，同时支持半监督，领域迁移，降噪loss，蒸馏等模型优化项，感兴趣的戳这里>>SimpleClassifi
输出参数INFO:tensorflow:*** Features ***
INFO:tensorflow: name = input_ids, shape = (8, 128)
INFO:tensorflow: name = input_mask, shape = (8, 128)
INFO:tensorflow: name = masked_lm_ids, shape = (8, 20)
日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）fasttext模型在大量类别上能够快速训练的原因、为了提升fasttext模型的评估指标做了哪些优化 简述BERT模型的训练过程、BERT模型在推断过程中做了哪些性能优化、BERT模型在训练过程中做了哪些性能优化 在某个模型训练过程中遇到的难题
Mrctf&Super32官方exp复现**前言： 说实话，这次MRCTF的比赛题的质量很高，高的我这种菜鸡都不太会做，所以赛后根据官方的exp来复现一下，这里只简绍一下exp的大概思路/ 思路：我们要让其换表，也就是base32编码后再进行换表，换表后再与解码后的大小check进行替换，结果其大于预先程序设定的大小，这样就直接产生了溢出，这里官方的exp是溢出打top chunk的siz
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2024-07-13 07:28:38
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一、软件测试流程（需要记住）二、软件测试过程模型1、V模型（图要求会画） 揭示了开发过程与测试过程中各阶段的对应关系。缺点： 01、V模型仅仅把测试过程作为在需求分析、系统设计及编码之后的一个阶段，忽略了测试对需求分析、系统设计的验证。 02、需求的满足情况一直到后期的验收测试才被验证。 03、没有体现出“尽早地和不断的进行软件测试”的原则。2、W模型
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2024-07-17 13:19:38
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近日，谷歌宣布将 AI 语言模型 ELECTRA 作为 TensorFlow 之上的开源模型发布。该方法用到了一种称为替换令牌检测(RTD)的新预训练任务，使其能够在从所有输入位置学习的同时，训练双向模型。并且，在同等计算资源的情况下，ELECTRA 的性能优于现有方法；而在参数量只有 1/30 的情况下，取得不逊于最先进 BERT 系列模型的性能。谷歌发布了相关文章介绍这一开源成果，AI
BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法，通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征，并应用于下游3D检测、分割等任务，取得了SOTA的结果。
原创
精选
2022-12-13 10:41:10
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react三种启动模式legacy// LegacyRoot
ReactDOM.render(<App />, document.getElementById('root'), dom => {}); // 支持callback回调, 参数是一个dom对象Blocking模式仅提供了 concurrent 模式的小部分功能, 作为迁移到 concurrent 模式的第一个步骤./
本文尽量贴合BERT的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请各位多多包含，并希望得到指导和纠正。论文标题Bert：Bidirectional Encoder Representations from Transformers
一种从Transformers模型得来的双向编码表
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2024-09-26 10:30:46
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作者：邱震宇看过我文章的同学肯定知道，我一直在关注bert模型的性能优化相关研究，而这篇论文正好是与transformer的性能优化相关，并且我认为它的方法不需要做太多的适配就能应用在预训练模型上面，实用性较高，因此推荐给大家。众所周知，经典的transformer架构中采用了multi-head attention机制来引导模型从不同角度学习不同的语义信息，从各种实验对比中也能发现多头机制确实能
经过长达一个月的复现，终于成功利用MindSpore复现了Swin Transformer在imagenet上的分类精度，中间踩过很多的坑，这个帖子就作为复现Swin Transformer的记录贴，希望能对大家复现2021年这种充满训练Trick的论文有所帮助。复现着复现着突然Swin就拿了最佳论文了，当时感觉也非常有意思，突然就在复现ICCV2021的最佳论文了，模型的效果的确很炸裂。博客所有
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2024-10-14 14:24:13
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定义并实现一个简单的Computer类 包含数据成员(芯片、内存以及光驱等): 芯片（cpu），cpu为CPU类的一个对象； 内存（ram），ram为RAM类的一个对象； 光驱（cdrom），cdrom为CDROM类的一个对象； 有两个公有成员函数run、stop。 注：所有类都要有复制构造函数#include <iostream>
using namespace std;
clas
目录前言：FGSMPGDFreeLBVirtual Adversarial Training效果前言：对抗训练是魔改训练方式的一种，凡事对抗一下，说不定可以提高性能，建议都试一试，网上关于对抗训练的代码已经有很多啦，笔者这里简单汇总一些，供快速应用到自己的代码中，看效果，下面的代码包括FGSM,PGD.FreeLB,Virtual Adversarial Training。说明：(1)本篇不讲原理
一、相似用户推荐（Python之sklearn版本）1.1 sklearnScikit-learn (formerly scikits.learn) is a free software machine learning library for the Python programming language.It features various classification, regress
BERT论文解析1.Introduction2.Related Work3.BERT3.1模型结构3.2输入数据3.3预训练任务3.4训练词向量过程3.5微调过程 1.Introduction在许多NLP任务中，使用预训练模型的方式，可有效提升最终模型的精度。 常见任务有：句子粒度
自然语言推断预测句子之间的关系词粒度
实体识别问答任务有两种主流策略来实现将预训练词向量表达应用于下游
下载安装Forge
JBoss Forge是一种能够快速创建、开发Java项目的工具，通过它我们可以迅速生成项目骨架，解决库依赖问题，并与Arquillian测试框架集成。Forge有点类似于seam-gen，但其最大的不同之处在于，seam-gen只能在项目创建时一次性成生class，而Forge可以随时动态添加class,field, 依赖库等。我们可以从官网下载forge，但速度真的
目录简单编码规则简单编码例题部分常用标签例题一例题二例题三例题四例题五例题六例题七例题八字段扩充对标签值扩充扩充情况扩充方法扩充样例对 Length 字段扩充扩充情况扩充方法扩充样例参考资料简单编码规则基本编码规则(Basic Encoding Rule)把 ASN.1 表示的抽象类型值编码为字节串，这种字节串的结构为类型—长度—值，简称 TLV(Type-Length-Value)。其中 Typ
BERT是NLP领域让预训练这件事情出圈的工作。开篇Introduction介绍了两类主流的预训练方法： 1、feature-based，即基于特征的，即我首先通过预训练得到一些比较好的特征，然后将这些特征作为额外的训练数据输入到模型中，从而使得模型在训练起来变得容易很多； 2、fine-tuning，即基于微调的。即我首先用其他数据集做预训练，训练好之后，我再去用我所需要的针对我的任务的数据
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2024-09-11 23:00:10
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目录Transformer模型 前言：推荐文章： Vision Transformer模型前言：cls token作用:代码解析：推荐文章： Conformer模型 前言：论文出处： 推荐文章： Transformer DSSM模型推荐文章： Transformer模型 前言：最近Transformer在CV领域很火，
Bert源代码（二）模型模型训练、评估和预测流程Bert模型Transformer模型Bert模型Bert模型代码解析参考文献 export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12
export GLUE_DIR=/path/to/glue
python run_classifier.py \
--task_name=MRPC
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2024-09-21 10:09:35
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