微调一下其实蛮简单，其实应用起来重点在于理解bert的输入需要使用tokenizer格式化成标准bert输入（就是把句子里的字符按照词典标号标准化，并且加上各种token标志，进行补齐和截断），然后bert的输出就是<batchsize,句子长度,768>的tensor，后面加上你想要的各种网络就可以了，需要特别注意的就是需要把数据和网络都放在同一个设备上（CPU or GPU）～ -
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
2021SC@SDUSCembedding层中BERT模型的输入表示是token embedding、segmentation embedding、position embedding的总和。分别的意义是：token符号、segmentation分割、position位置和顺序。token embedding是将各个词转换成了一定维度上的向量。BERT通常固定维度为768。segment embe
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2024-04-26 13:17:04
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bert理论视频笔记
附加另一个github资料连接我爱自然语言处理Transformer之前讲的很多了，再多说一点：对于位置编码，使用的是相对位置编码，这样可以保证比较好的相对的位置关系（之后的openAI GPT和bert使用的都是简单的绝对编码）。对于decoder部分不经存在self-attention还有encoder-decoder-attention，并且decoder部分使用mas
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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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
我觉得解释合理的是这个回答，这个回答解释的是相加的意义这里的相加是特征交叉而不是特征池化。神经网络中相加是构造特征交互的方法，类似的还有elementwise乘，减法。Bert这类的方法一个极大的优势就是通过BPT和字级别把词向量空间的稀疏性压缩下来，如果你在普通的embedding+nn里做这件事情，是有得有失的，好处是长尾的词变得更稠密了，使网络容易学习，对应的缺点就是损失了学的好的词的个性化
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2024-04-18 23:28:02
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文章目录Transformer PE - sin-cos 1dVIT PE - trainable 1dSw PE - trainable relative bias 2dMAE PE - sin cos 2d Transformer PE - sin-cos 1d正余弦不可学习PE，之前的博客里面提到过了，这里引用一下就好PE矩阵可以看作是两个矩阵相乘，一个矩阵是pos（/左边），另一个矩阵是
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2024-01-17 10:28:09
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目录引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details引言 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddi
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2024-03-29 20:02:20
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本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 目录概览1 Token Embeddings作用实现2 Segment Embeddings作用实现3 Position Embeddings作用实现4 合成表示 概览下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中每一个嵌入层的作用：和大多数
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2024-02-09 06:22:16
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项目简介预训练模型已经成为了 NLP 领域最重要的资源之一。当我们拿到一个 NLP 数据集时，首要任务是寻找一个预训练模型。当然，目前大家会趋同的选择 Google 发布的 BERT 模型 [1]。不过本文将为大家提供更多的中文预训练模型的选择！本文将介绍如何利用一个预训练模型框架 UER（Universal Encoder Representations）去使用性质各异的中文预训练模型，从而在下
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")
flag
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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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1. 热狗识别让我们通过具体案例演示微调：热狗识别。 我们将在一个小型数据集上微调ResNet模型。该模型已在ImageNet数据集上进行了预训练。 这个小型数据集包含数千张包含热狗和不包含热狗的图像，我们将使用微调模型来识别图像中是否包含热狗。%matplotlib inline
import os
import torch
import torchvision
from torch impor
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2024-08-31 22:49:50
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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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一、BERT论文 BERT是最近比较流行的预训练模型，目前很多的模型都是基于bert和bert的变体上的，可以点击获取论文。网上对论文的解读有很多，我就不过多赘述了。可以自己直接百度 " bert论文笔记 “ 。 如果看了论文，我们可以看到BERT的三种编码：1）Token Embeddings 2）Segment Embedding 3）Position Embedding，以及两个任务：1）M
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2024-03-27 16:43:53
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BERT的基础架构是Transformer的encoder部分： 为什么说基础架构是Transformer的encoder部分，原因：BERT是12个encoder的叠加： 而Transformer的架构是这样的： Transformer中的输入是input embedding和positional encoding，而BERT的输入是：input=token embedding + segmen
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2024-03-27 06:16:18
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bert结构bert模型可以看做transformer的编码器embedding = 词embedding + 位置embedding+句子embedding(辅助分句)bert的位置embedding是学习得来的 原始bert的模型结构 基本模型（BERTBASE）使用12层（Transformer编码器块），768个隐藏单元（隐藏大小）和12个自注意头。1.1亿个参数大模型
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2024-04-10 15:56:36
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