預訓練模型finetune使用思路
項目使用了預訓練的bert模型進行文本分類 先說一下總體思路： 1.從官方的ckpt模型文件中加載模型，接一層全連接和激活函數，再接一層輸出層即可，根據分類的類別選擇輸出層節點的個數。 2.構造模型后，凍結bert層，只訓練后續接的分類層，保存模型，這一步可以不保存優化器狀態，因為當前優化器 ...
原文：預訓練模型時代：告別finetune, 擁抱adapter
NLP論文解讀原創 作者 FLIPPED 研究背景 隨着計算算力的不斷增加，以transformer為主要架構的預訓練模型進入了百花齊放的時代。BERT RoBERTa等模型的提出為NLP相關問題的解決提供了極大的便利，但也引發了一些新的問題。 首先這些經過海量數據訓練的模型相比於一般的深度模型而言，包含更多的參數，動輒數十億。在針對不同下游任務做微調時，存儲和訓練這種大模型是十分昂貴且耗時的。 ...
2021-12-29 23:36 0 869 推薦指數：
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