预训练模型finetune使用思路
项目使用了预训练的bert模型进行文本分类 先说一下总体思路： 1.从官方的ckpt模型文件中加载模型，接一层全连接和激活函数，再接一层输出层即可，根据分类的类别选择输出层节点的个数。 2.构造模型后，冻结bert层，只训练后续接的分类层，保存模型，这一步可以不保存优化器状态，因为当前优化器 ...
原文：预训练模型时代：告别finetune, 拥抱adapter
NLP论文解读原创 作者 FLIPPED 研究背景 随着计算算力的不断增加，以transformer为主要架构的预训练模型进入了百花齐放的时代。BERT RoBERTa等模型的提出为NLP相关问题的解决提供了极大的便利，但也引发了一些新的问题。 首先这些经过海量数据训练的模型相比于一般的深度模型而言，包含更多的参数，动辄数十亿。在针对不同下游任务做微调时，存储和训练这种大模型是十分昂贵且耗时的。 ...
2021-12-29 23:36 0 869 推荐指数：
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