本文框架：BERT模型的任务：
1、模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；
2、分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；
3、在多个中/英文、不同规模的数据集上比较BERT模型与现有方法的文本分类效果。1. 模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名
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2023-08-08 11:13:24
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从头预训练一个针对的那1个任务的3层BERT，保持预训练和inference时的一致性，速度加速4倍，精度不变。
原创
2022-07-19 11:52:30
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动手学深度学习笔记一、BERT1.BERT：把两个结合起来2.BERT的输入表示3.编码器4.预训练任务掩蔽语言模型下一句预测5.整合代码二、用于预训练BERT的数据集1.下载并读取数据集2.生成下一句预测任务的数据3.生成遮蔽语言模型任务的数据4.将文本转换为预训练数据集三、预训练BERT1.预训练2.用BERT表示文本 一、BERT在word2vec和GloVe中，每个词都是由一个固定的预训
利用Bert的过程是基本一样的，核心过程都是用Transformer作为特征抽取器，用Bert预训练模型初始化Transformer的参数，然后再用当前任务Fine-tuning一下，仅此而已。在应用Bert的时候，真正使用某个应用的数据，是在第二阶段Fine-tuning阶段，通过用手头任务的训练数据对Transformer进行训练，调整参数，将Transformer的参数针对手头任务进行Fin
2019-10-09 19:55:26 问题描述：谈谈对Bert的理解。 问题求解： 2018年深度学习在NLP领域取得了比较大的突破，最大的新闻当属Google的BERT模型横扫各大比赛的排行榜。 NLP领域到目前为止有三次重大的突破：Word Embedding、Self-Attention机制
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2019-10-09 19:56:00
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代码如下 没有数据集 只有大体框架/代码可运行import math
import re
from random import *
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# sample IsNext and NotNext to be same in small bat
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2023-11-16 21:27:19
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BERT是Google公司在2018年提出的基于深层Transformer的预训练语言模型。BERT不仅充分利用了大规模无标注文本来挖掘其中丰富的语义信息，同时还进一步加深了NLP模型的深度。1. 整体结构BERT的基本模型结构由多层Transformer构成，包含两个预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一个句子预测（NSP）。如下图所示：
模型输入：[CLS] + Masked Sen
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2023-12-21 15:09:30
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由于BERT参数众多，模型庞大，推理速度较慢，在一些实时性要求较
原创
2022-10-12 16:18:32
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如何对BERT进行模型压缩
原创
2021-08-09 14:44:20
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目前没有整理完善，先留个坑~Bert模型介绍BERT的关键技术创新是将Transformers双向训练作为一种流行的注意力模型应用到语言建模中。Masked LM (MLM)在向BERT输入单词序列之前，每个序列中有15%的单词被[MASK]token替换。然后，该模型试图根据序列中其他非MASK词提供的上下文来预测MASK词的原始值。本文主要记录使用tensorflow serving部署训练好
原创
2020-12-29 23:53:00
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文章目录代码资源原理学习任务代码讲解代码重写说明 代码资源Bert-pytorch原理学习任务Bert 本质上是 Transformer 的 Encoder 端，Bert 在预训练时最基本的任务就是：判断输入的两个句子是否真的相邻预测被 [MASK] 掉的单词通过这两种任务的约束，可以让 Bert 真正学到：上下句子之间的语义关系的关联关系，一个句子中不同单词之间的上下文关系所以通过 BERT
torch.save doc 主要用的就前两个参数obj:要保存的python 对象f:open出来的io文件，或者是只是保存文件路径，文件名的str(后者应该就是把这个str 以"w"方式open出来了)注意obj这个对象必须要能够serialization(如果是你自己自定义的obj,要实现serialization).一般而言，想要自己定义的obf能够序列化，可以实现to_dict,to_j
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2023-09-03 17:05:37
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对于 Bert 来说，用于文本分类是最常见的，并且准确率也很高。本文将会对 bert 用于文本分类来做详细的介绍。预训练模型对于不同的数据，需要导入不同的预训练模型。预训练模型下载地址：Models - Hugging Face本文使用的是中文数据集，因此需要选择中文的预训练模型：bert-base-chinese at mainBert 模型主要结构BertModel 主要为 transform
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2023-07-04 21:43:22
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本文主要是针对入门级别的Bert使用，先让模型能够实现文本分类，后续会讲解huggingface的Bert流程化的使用，包括英文文本分类和中文文本分类。英文部分使用BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding中的Cola数据集，任务如下图 这个数据集包括四列：[‘sentence_s
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2023-07-04 21:49:21
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文章目录BERT 结构BERT 输入输出特征BERT 预训练任务任务一、Masked LM 掩码语言模型1. BERT 为什么需要预训练任务 Masked LM ？2. masked LM 怎么做？任务二、Next Sentence Prediction 下一句预测1. 为什么要进行下一句预测？2. 下一句预测怎么做？BERT fine-turning 微调1. 为什么 BERT 需要 fine
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2023-11-20 02:18:21
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这一部分的源码主要实现在create_pretraining_data.py和tokenization.py两个脚本里。先介绍主要部分：create_pretraining_data.py这里小标1，2用的太多了，为了方便区分，我用了不同颜色（红、橙、绿）的小标表示，同一个颜色是一个部分的；脚本中用到的函数，我用紫色的进行了标识。源码地址：https://github.com/google-res
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2024-01-08 17:51:01
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文章目录BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Embedding从Word Embedding到ELMO从Word Embedding到GPTBert的原理TextCNN的详细介绍TextCNN原理BERT+TextCNN联合使用介绍必要性理论实现在业务中的实现数据范式 BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Em
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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文章目录1 获取模型2 安装torchserve3 封装模型和接口3.1 准备模型3.2 准备接口文件3.3 封装4 部署模型4.1 启动torchserve4.2 模型推理4.3 语义相似度推理相关报错及解决办法查询结果404查询结果503查看logs/tmp/models 这是一个关于如何使用TorchServe部署预先训练的HuggingFace Sentence transformer
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2023-09-24 10:00:39
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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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