1、简单介绍预训练数据的预处理代码文件：create_pretraining_data.py功能：在这个py文件中，主要功能是生成训练数据具体的训练命令如下所示：python create_pretraining_data.py \
--input_file=./sample_text.txt \
--output_file=/tmp/tf_examples.tfrecord \
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2024-04-14 15:12:17
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BERT模型使用Transformer模型对输入序列的每一个token进行深层的embedding，并使用了2种预训练技巧。输入将3种embeddings求和作为模型输入：Token Embeddings+Segment Embeddings+Position Embeddings输入样例：Token embeddings采用WordPiece embeddings方法，对input_dis进行e
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2024-04-30 17:15:34
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这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint（特别是谷歌的官方预训练模型），并提供一个转换脚本。BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。为了帮助微调模型，这个repo还提供了3种可以在微调脚本中激活技术：梯度累积（gradient-accum
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2024-06-04 08:51:56
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python-在多处理模块中使用所有内核的100％我有两段代码用于学习Python 3.1中的多处理。 我的目标是使用所有可用处理器中的100％。但是，此处的代码段在所有处理器上仅达到30％-50％。无论如何，要“强制” python使用全部100％？操作系统（Windows 7、64位）是否限制了Python对处理器的访问？在下面的代码段运行时，我打开任务管理器并观察处理器的峰值，但从未达到并维
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2024-10-10 10:16:59
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# Python BERT模型训练简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，由Google在2018年提出。它是一种自然语言处理（NLP）任务中的重要工具，通过在大规模语料上进行自监督学习，可以生成高质量的预训练词向量，用于各种下游NLP任务。
## BERT
原创
2023-08-24 21:05:03
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OverviewALBERT简介Embedding因式分解层间参数共享句子间关联损失ALBERT系列&Bert比较transformers简介tf模型转torch模型torch实现微调ALBERT参考文献 ALBERT简介 通常情况下，增加预训练模型大小会带来效果的提升；然而，当模型大小达到一定的程度之后，就很难再进行了，因为受到了GPU内存和训练时间的限制。为了减小模型参数和模型
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2023-11-25 17:07:46
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1.BERT模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点：使用了Transformer作为算法的主要框架，Trabsformer
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2023-09-23 20:32:56
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一.简介大家都知道原始bert预训练模型有两大任务：
1.masked lm：带mask的语言模型
2.next sentence prediction：是否为下一句话
bert模型的训练数据有三部分，如下图：
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2023-09-11 17:43:54
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引言随着大规模数据集的出现，即使使用诸如随机梯度下降（SGD）等有效的优化方法来训练深层的神经网络也变得特别难。例如，在16张TPUv3芯片上训练BERT和ResNet-50等深度学习模型需要3天，而在8张Tesla P100 gpu上则需要29小时。因此，研究者们对开发用于解决此问题的优化方法有浓厚的兴趣。本文的目的是研究和开发优化技术，以加快训练大型深度神经网络的速度，主要是基于S
0. 引言BERT全称为 Bidirectional Encoder Representation from Transformers（来自 Transformers 的双向编码器表示），是谷歌2018年发表的论文中1，提出的一个面向自然语言处理任务的无监督预训练语言模型。其意义在于：大量无标记数据集中训练得到的深度模型，可以显著提高各项自然语言处理任务的准确率。BERT采用Transformer
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2023-10-20 10:32:13
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模型的输入/输出在基于深度神经网络的NLP方法中，文本中的字/词通常都用一维向量来表示（一般称之为“词向量”）；在此基础上，神经网络会将文本中各个字或词的一维词向量作为输入，经过一系列复杂的转换后，输出一个一维词向量作为文本的语义表示。特别地，我们通常希望语义相近的字/词在特征向量空间上的距离也比较接近，如此一来，由字/词向量转换而来的文本向量也能够包含更为准确的语义信息。因此，BERT模型的主要
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2024-04-16 16:48:23
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目录Bert详解(1)—从WE、ELMO、GPT到BERT
BERT详解(2)—源码讲解[生成预训练数据]
BERT详解(3)—源码解读[预训练模型]
BERT详解(4)—fine-tuning
BERT(5)—实战[BERT+CNN文本分类]
1. 生成预训练数据对应create_pretraining_data.py文件，从该文件的main(_)函数讲起def main(_):
tf.lo
作者：张俊林，中国中文信息学会理事，中科院软件所博士。目前在新浪微博 AI Lab 担任资深算法专家。在此之前，张俊林曾经在阿里巴巴任资深技术专家并负责新技术团队，以及在百度和用友担任技术经理及技术总监等职务。他是技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解》（该书荣获全国第十二届优秀图书奖）、《大数据日知录：架构与算法》的作者。本文是 AI科技大本营经张俊林授权发布 BERT系列文章的第三篇，回顾前两
embedding model 及rerank model 的个人理解 当你登录到huggingface,你在查询embedding model 时，一定会发现 图片中的红框，是一些基础的标签。 在查询rerank model 时， 一个显而易见的bert model。 嵌入模型是自然语言处理 (NLP) 和机器学习任务的关键组成部分。这些模型负责将文本数据转换为数值向量，通常在高维空间中，其中每
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。关注【NLP有品】后期会不定期分享各个版本bert的详细解读以及实战代码，敬请期待。（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m
作为预训练模型，BERT 目前常充当系统的重要模块，并衍生出大量 NLP 项目。但是 BERT 官方实现基于 TensorFLow 框架，因此那些借助 PyTorch 实现的 NLP 系统可能并不方便嵌入它。为此，开发者从每一个 OP 开始重新用 PyTorch 预训练 BERT 等模型。这个项目不仅提供预训练 BERT、GPT 和 Transformer-XL 模型，同时还提供对应的微调
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2023-12-01 20:17:59
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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 模型的预训练语言模型，适用于各种自然语言处理任务。下面是使用预训练的 BERT 模型的一般步骤：安装相应的库：首先，你需要安装 PyTorch、Transformers（Hugging Face 库）和 Tokenizers 库，它们是使用
原创
2023-05-17 15:07:57
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在本文中，我将详细介绍如何使用PyTorch中的预训练模型BERT，包括其背景知识、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析及多协议对比。通过这些内容，旨在使读者对BERT的使用、交互及其细节有更深刻的理解。
## 背景知识
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的出现极大地提升
# Python BERT分类器训练
## 介绍
在本文中，我将教会你如何使用Python中的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型来训练一个分类器。BERT是一种自然语言处理模型，通过使用Transformer架构来生成词向量，然后将这些向量输入到分类器中。这种模型在许多NLP任务中表现出色，例如文本分类
原创
2023-10-09 12:02:11
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知识点汇总1. 什么是BIF？ BIF（Built-in Functions）内置函数，共68个，可直接调用，方便程序员快速编写脚本程序。输入dir(__builtins__)即可查看所有内置函数，help(function_name)可查看该函数功能描述。2. python区分大小写。3. python代码书写时需注意代码缩进，如果在正常的位置输入冒号“：”，IDLE会自动将下一行缩进。4. p
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2023-12-17 11:34:18
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