Bert预训练源码 主要代码 地址:https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py:原始文件转换为训练数据格式 tokenization.py:汉字,单词切分,复合词处理 ...
一 Masked LM get masked lm output函数用于计算 任务 的训练 loss。输入为 BertModel 的最后一层 sequence output 输出 batch size, seq length, hidden size ,先找出输出结果中masked掉的词,然后构建一层全连接网络,接着构建一层节点数为vocab size的softmax输出,从而与真实label计算 ...
2020-03-02 17:48 0 1804 推荐指数:
Bert预训练源码 主要代码 地址:https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py:原始文件转换为训练数据格式 tokenization.py:汉字,单词切分,复合词处理 ...
目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型。至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT ...
目录前言源码解析主函数自定义模型遮蔽词预测下一句预测规范化数据集前言本部分介绍BERT训练过程,BERT模型训练过程是在自己的TPU上进行的,这部分我没做过研究所以不做深入探讨。BERT针对两个任务同时训练。1.下一句预测。2.遮蔽词识别下面介绍BERT的预训练模型 ...
1.什么是Bert? Bert用我自己的话就是:使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错,就是有好多2,每个2有什么意思呢? 先大体说一下,两阶段是指预训练和微调阶段,两任务是指Mask Language和NSP任务,两个版本是指Google发布 ...
目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need ...
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...
https://daiwk.github.io/posts/nlp-bert.html 目录 概述 BERT 模型架构 Input Representation Pre-training Tasks ...
大体过程 对层数进行剪枝 1、加载预训练的模型; 2、提取所需要层的权重,并对其进行重命名。比如我们想要第0层和第11层的权重,那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字; 3、更改模型配置文件(保留几层就是几),并且将第11层的权重赋值给第1层; 4、保存模型 ...