预计阅读时间为 20 分钟，读懂时间为 120 分钟。在 Bluebird 库中有一段匪夷所思的代码（/src/util.js）： function toFastProperties(obj) { /*jshint -W027*/ function f() {} f.prototype = obj; ASSERT("%HasFastProperties", true, ob
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2024-08-26 21:57:14
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bert微调步骤：首先从主函数开刀：copy run_classifier.py 随便重命名 my_classifier.py先看主函数：if __name__ == "__main__":
flags.mark_flag_as_required("data_dir")
flags.mark_flag_as_required("task_name")
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2023-11-26 12:21:22
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1 简介 有关BERT的知识点可以参考如下链接 ，这里使用官方预训练好的BERT模型，在SQuAD v1.1上进行微调。BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding_SU_ZCS的博客 &nb
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2024-08-16 20:50:06
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对于序列级和词元级自然语言处理应用，BERT只需要最小的架构改变（额外的全连接层），如单个文本分类（例如，情感分析和测试语言可接受性）、文本对分类或回归（例如，自然语言推断和语义文本相似性）、文本标记（例如，词性标记）和问答。在下游应用的监督学习期间，额外层的参数是从零开始学习的，而预训练BERT模型中的所有参数都是微调的。我们可以针对下游应用对预训练的BERT模型进行微调，例如在SNLI数据集上
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2024-03-13 17:00:18
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背景介绍文本分类是NLP中的一个经典任务， 通常在大型的数据集进行一些预训练的模型在文本分类上可以取得很不错的成绩。例如word2vec， CoVe(contextualized word embeddings)和ELMo都取得了不错的成绩。Bert是基于双向transformer使用masked word prediction和NSP(next sentence prediction)的任务进行
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2024-04-05 22:18:47
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问题阅读正文之前尝试回答以下问题，如果能准确回答，这篇文章不适合你；如果不是，可参考下文。为什么会有偏差和方差？偏差、方差、噪声是什么？泛化误差、偏差和方差的关系？用图形解释偏差和方差。偏差、方差窘境。偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？偏差、方差与模型复杂度的关系？偏差、方差与bagging、boosting的关系？偏差、方差和K折交叉验证的关系？如何解决偏差、方差问题？本文主要参考知乎文章，如有
# 深入理解 BERT 微调：PyTorch 实现指南
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的语言表示模型，因其预测语言上下文的能力，在多个自然语言处理任务中取得了显著的成绩。在这篇文章中，我们将一起走过使用PyTorch对BERT进行微调的全过程。
## 流程概
# 使用CPU跑BERT微调 PyTorch
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的自然语言处理模型，广泛应用于文本分类、问答等任务。微调BERT模型的方法多种多样，但对于资源有限的用户，使用CPU进行微调是一个经济实惠的方法。本文将介绍如何在PyTorch中使用CPU进行BERT模型的
原创
2024-10-23 05:16:32
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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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展示如何利用Pytorch来进行模型微调。
本文目的：基于kaggle上狗的种类识别项目，展示如何利用PyTorch来进行模型微调。PyTorch中torchvision是一个针对视觉领域的工具库，除了提供有大量的数据集，还有许多预训练的经典模型。这里以官方训练好的resnet50为例，拿来参加kaggle上面的dog breed狗的种类识别。1 导入相
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2023-08-07 11:56:37
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# 使用 FastNLP 进行自然语言处理的指南
FastNLP 是一个用于自然语言处理的深度学习框架，简化了数据处理和模型训练的流程。本文将带领你了解如何使用 FastNLP，从环境准备到模型训练，逐步讲解每一步所需的代码和操作。
## 流程概述
先了解一下整个使用 FastNLP 的流程，以下是步骤的整理：
| 步骤 | 操作 | 描述
Bert初识 训练向量比较好用的工具（不需要对特定的任务修改模型，预训练时进行微调就可以满足各种任务） Bert：基于微调的语言模型。利用左右两侧的上下文信息，通过联合调节所有层中的双向Transformer来训练预训练深度双向表示，transformer作为特征提取器 GPT：基于微调的语言模型。可以单项获得句子上下文更远的语言信息使用bert Google公布的模型（预训练模型）：使用时进行特
一、分词器[CLS]、[SEP]对应的编号分别是101、102input_ids 是词在vocab.txt中对应的编号attention_mask 是注意力掩码，用来标注哪些位置的词是真实的（1），哪里是填充区域（0）token_type_ids 是句子类型ID，用于句子对任务中区别两个句子，当只有一种类型是，默认都为0。文本: [CLS] 今天天气很好 [SEP] 适合出去玩 [SEP]
tok
参考：什么是BERT？ - 知乎 (zhihu.com)词向量之BERT - 知乎 (zhihu.com)BERT 详解 - 知乎 (zhihu.com)详解Transformer （Attention Is All You Need） - 知乎 (zhihu.com)从Transformer到Bert - 知乎 (zhihu.com)14.10. 预训练BERT — 动手学深度学习 2.0.0-
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2023-09-05 14:30:40
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自然语言推理：微调BERT Natural Language Inference: Fine-Tuning BERT SNLI数据集上的自然语言推理任务设计了一个基于注意力的体系结构。现在通过微调BERT来重新讨论这个任务。自然语言推理是一个序列级文本对分类问题，而微调BERT只需要额外的基于MLP
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2020-07-03 10:34:00
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fastNLP搬运自github高星项目fastNLP，复旦的工作，本文主要是自己使用中会参考的一些代码，传送门https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/index.htmlDataSetDataSet是fastNLP用于封装数据的类，一般训练集、验证集和测试集会被加载为三个单独的DataSet对象DataSet中的数据组织形式类似一个表格，列即为多个fie
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2023-11-21 22:13:53
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地址：https://skimai.com/fine-tuning-bert-for-sentiment-analysis/ Tutorial: Fine tuning BERT for Sentiment Analysis Originally published by Skim AI’s Mac ...
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2021-08-10 09:13:00
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【代码】bert文本分类微调笔记。
原创
2024-07-02 11:08:34
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前情几个月前我为公司写一个用于实现RESTful API的项目基础框架，它是一个位于spring cloud项目中的open service内的基础框架，用来统一处理请求和返回。其中，为了实现数据的转换，我开发了一个小工具，叫做“FastConverter”。最初它被用来将数据实体转换为json string，在转换的过程中，使用注解的方式来定义数据转换逻辑。后来在完成其他一些公司任务的过程中
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2024-07-13 19:53:52
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# 如何实现“pytorch bert微调中文实体识别”
## 1. 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch和BERT模型进行中文实体识别的微调。对于一个刚入行的小白来说，这可能是一个有趣的挑战，但请不要担心，我将一步步指导你完成整个过程。
## 2. 流程概览
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 |
原创
2024-07-04 03:56:43
223阅读
