本文记录使用BERT预训练模型，修改最顶层softmax层，微调几个epoch，进行文本分类任务。BERT源码首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版：https://github.com/google-research/bert注意，这是tensorflow 1.x 版本的。BERT预训练模型预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM（Whole Word Maskin
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2023-07-07 11:27:06
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到目前为止，我们已经了解了如何使用包含预训练模型的huggingface API 来创建简单的应用程序。如果您可以从头开始并仅使用您自己的数据来训练您自己的模型，那不是很棒吗？如果您没有大量空闲时间或计算资源可供使用，那么使用迁移学习 是最有效的策略。与在训练模型时从头开始相比，使用 Hugging Face 的迁移学习有两个主要优点。正如我们在第4章中所述，像GPT3 这样的模型需要大量的基础设
1 为什么需要预训练模型 复旦大学邱锡鹏教授发表了一篇NLP预训练模型综述，“Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey”，从多个角度分析了当前预训练语言模型。本文基于这篇文章来分析。邱老师认为预训练模型有三大优势预训练模型从大规模语料中学习知识，对下游任务帮助很大 预训练提供了一种更好的参数初始化方式，使得在目标任务上
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2023-11-20 08:29:10
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BERT类预训练语言模型我们传统训练网络模型的方式首先需要搭建网络结构，然后通过输入经过标注的训练集和标签来使得网络可以直接达成我们的目的。这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pre train）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，就好像我们在学习cv之前要求我们学习机器学习一样，其目的
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2023-10-10 21:35:09
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BERT类预训练语言模型我们传统训练网络模型的方式首先需要搭建网络结构，然后通过输入经过标注的训练集和标签来使得网络可以直接达成我们的目的。这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pre train）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，就好像我们在学习cv之前要求我们学习机器学习一样，其目的
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2023-10-10 21:35:10
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预训练一般要从图像处理领域说起：可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者B任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数，其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化。之后我们用C任务的训练数据来训练网络，此时有两种做法，一种是浅
BERT 文章目录BERT程序步骤 程序步骤设置基本变量值,数据预处理构建输入样本
在样本集中随机选取a和b两个句子把ab两个句子合并为1个模型输入句,在句首加入分类符CLS,在ab中间和句末加入分隔符SEP在模型输入句中随机选取15%单词准备用于mask, 再在这个些选中的单词中,按照论文策略进行mask把所有存储单词的变量都填充至最大长度(有利于统一处理)判断句间关系(ab是否相邻)构建
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2023-08-31 18:23:00
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预训练模型综述摘要：近年来，预训练模型的出现将自然语言处理带入了一个新的时代。本文概述了。并详细介绍自然语言处理...
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2022-08-11 17:05:42
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# 实现Java NLP预训练模型的步骤
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 下载预训练模型文件 |
| 2 | 导入预训练模型文件到Java工程 |
| 3 | 编写代码加载和使用预训练模型文件 |
## 每一步具体操作
### 步骤1：下载预训练模型文件
首先，你需要在网上寻找适合你项目需求的NLP预训练模型文件，一般来说，这些文件是以压缩
原创
2024-04-07 05:36:30
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# 如何实现NLP中文预训练模型的入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型在各类任务中表现出色。本文将指导初学者如何实现一个中文预训练模型。我们将逐步展开，从准备数据到模型训练，帮助你掌握整个流程。
## 整体流程
以下是实现“中文预训练模型”的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|-----------------
近年来，由于预训练模型（Pretrained Models， PTMs）的蓬勃发展，“预训练（pretrain）+微调（finetune）”成为了AI模型开发领域的标准范式。预训练模型的作用可想而知，它极大推进了AI的落地，让AI模型的开发从手工作坊模式走向工厂模式，快速适应AI市场的定制化需求。但它绝非一个空降神器，预训练的研究最早起源于迁移学习。迁移学习的核心思想，即运用已有的知识来学习新的知
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2023-10-09 14:54:38
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（pytorch1.0）最近在研究pytorch如何修改与训练模型的网络结构，然后发现了两种版本，一种是细调版，一种是快速版 经过一番钻研后发现细调版适合对网络模型进行大幅度的改动（如在原有的结构上穿插着增减层），而快速版适合直接对网络末端的层进行增减。 虽然快速版简单易懂，但是还是要对细调版有所了解才能比较，万一以后用的上呢。因此，我就好好研究了一番细调版，结果发现网上的代码或者博客基本
SIATL模型SiATL是一个标准的基于预训练模型，并把它的权重迁移到一个分类器并增加了一个任务特定层。下面是它的一个图例：ULMFiT & SiATLULMFiT (Universal Language Model Fine-tuning) 使用和ELMo类似的流程：使用通用数据预训练LM，模型使用了3层的AWD-LSTM。在特定任务数据上精调LM，其中使用到差异精调和倾斜三角lr两个策
什么是预训练：AI 中的预训练是指使用一个任务训练模型，以帮助它形成可用于其他任务的参数，从而节约大量的时间和资源。（站在巨人的肩膀上解决问题）训练前的概念受到人类的启发。由于天生的能力，我们不必从零开始学习所有东西。相反，我们转移和重用我们过去学到的旧知识，以了解新知识并处理各种新任务。在人工智能中，训练前模仿人类处理新知识的方式。即：使用以前学习过的任务的模型参数初始化新任务的模型参数。这样，
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2024-01-14 19:48:14
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预训练：之前已经拿到了一个合适的任务，提前训练好了所有的模型参数，不再需要再从0开始训练所有参数了，针对我们目前这个任务，有些参数可能不合适，需要在当前参数的基础上修改，这样可以得到比较好的效果。在深度学习中，预训练和直接训练是两种不同的训练策略。预训练是指在大规模数据集上进行的一种先验训练，目标是训练一个通用的模型，在后续任务中进行微调或迁移学习。预训练通常可以分为两个阶段：无监督预训练和有监督
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2023-09-08 20:32:15
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# 评估 NLP 预训练模型性能
随着自然语言处理 (NLP) 技术的进步，预训练模型如 BERT、GPT 和 T5 等已经取得了显著的成功。评估这些模型的性能至关重要，因为它不仅可以帮助我们理解模型的优缺点，还可以为真实世界应用提供方向。在这篇文章中，我们将探讨评估 NLP 预训练模型性能的方法，包括一些代码示例，并总结如何使用这些方法进行有效评估。
## 1. 预训练模型概述
预训练模型
# 预训练transformer NLP 模型下载
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，Transformer 模型已经成为了当前最先进的模型之一。预训练的Transformer 模型在许多NLP任务中取得了令人瞩目的表现，比如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。本文将介绍如何下载和使用预训练的Transformer NLP 模型。
## 什
原创
2024-04-12 05:39:31
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作者：张贤，哈尔滨工程大学本文约7000字，NLP专栏文章，建议收藏阅读审稿人：Jepson，Datawhale成员，毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工作。
结构总览
一、前言2018 年是机器学习模型处理文本（或者更准确地说，自然语言处理或 NLP）的转折点。我们对这些方面的理解正在迅速发展：如何最好地表示单词和句子，从而最好地捕捉基本语义和关系？此外，NLP 社区已经发布了非常
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2022-08-29 20:02:31
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文本预处理精确模式分词试图将句子最精确地分开，适合文本分析import jieba
content = "今天天气真好呀我想要去公园里玩耍"
jieba.cut(content,cut_all=False)
print(jieba.lcut(content,cut_all=False))当cut_all=False时，进入精确模式分词当cut_all=True时，进入全模式分词Run:[‘今天天
我们上一章令卷积基全部不进行训练，在这一章我们锁定卷积基的一部分，训练另一部分,在这个过程中我们使用上一章我们训练好的全连接层部分目录1 导入库2 读取模型3 提取卷积基4 组建新模型5 添加数据集6 编译模型7 训练模型8  
