第一个，按照华为自己的说法，所谓的GPU Turbo不是纯软件实现的，而是软硬协同，所以这个问题本身就问的有问题。按照网上一些大神的猜测，GPU Turbo应该是在麒麟960那个时代就开始布局了，其中的机关可能跟华为的一个关于内存的专利有关（专利《一种优化核函数的方法和装置》），所以华为可能在麒麟960中就在芯片中增加了一些不为人知的机构，现在技术成熟了，才放出来给大家一个惊喜。而要做到这一点，就
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2024-03-20 15:49:42
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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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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
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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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
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
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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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
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
# -*- 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
# 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
一、数据处理我的数据集是这样的： 第一列是英文，第二列是对应的法文翻译，第三列是文本来源，所以说第三列是不需要的1.首先是读取数据，把前两列存入数组中，并把前90%的数据作为训练集，后10%的数据作为验证集f=open("fra.txt","r",encoding="utf-8").readlines()
en=[]
fre=[]
data=[]
for l in f:
line=l.st
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2024-03-03 19:33:26
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本文首先介绍BERT模型要做什么，即：模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；最后，我们在多个中/英文、不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果。模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从
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2023-10-11 20:34:42
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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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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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# BERT机器学习模型简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年提出的一种自然语言处理模型。它通过引入双向上下文理解，显著提升了多种自然语言理解任务的性能。本文将介绍BERT的基本原理、应用案例，并提供相关的代码示例，帮助大家更好地理解这一模型。
## BERT的基本原理
BE
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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