- 2024-09-30BERT训练之数据集处理(代码实现)
目录1读取文件数据 2.生成下一句预测任务的数据 3.预测下一个句子 4.生成遮蔽语言模型任务的数据 5.从词元中得到遮掩的数据 6.将文本转化为预训练数据集7.封装函数类8.调用importosimportrandomimporttorchimportdltools1读取文件数据def_read_wik
- 2024-09-30BERT训练环节(代码实现)
1.代码实现#导包importtorchfromtorchimportnnimportdltools#加载数据需要用到的声明变量batch_size,max_len=1,64#获取训练数据迭代器、词汇表train_iter,vocab=dltools.load_data_wiki(batch_size,max_len)#其余都是二维数组#tokens,segments,valid
- 2024-09-22BERT的代码实现
目录1.BERT的理论2.代码实现 2.1构建输入数据格式 2.2定义BERT编码器的类 2.3BERT的两个任务2.3.1任务一:MaskedLanguageModelingMLM掩蔽语言模型任务 2.3.2 任务二:nextsentenceprediction3.整合代码 4.知识点个人理解 1.BERT的理论BERT全称叫做
- 2024-09-08如何评估不同预训练任务对MLM模型性能的影响?
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可
- 2024-08-11MLM掩码语言模型在实际应用中有哪些常见的挑战和解决方案
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- 2024-07-31掩码语言模型MLM有什么应用场景
上一文介绍了《什么是掩码模型MLM》,本文继续讲讲它的应用场景。MLM(MaskedLanguageModel,掩码语言模型)在自然语言处理(NLP)领域有着广泛的应用场景。以下是MLM的一些主要应用场景:1.预训练语言模型MLM是许多预训练语言模型(如BERT、RoBERTa、ALBERT等)的核心技术之一。通过在大
- 2023-07-19大模型FAQ
BERT主要的创新之处是什么BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,由Google在2018年提出。它的创新之处主要包括以下几个方面:双向性(Bidirectional):BERT是第一个采用双向Transformer架构进行预训练的模型。传统的
- 2023-06-20GLM/MLM/CMLM
GLM(GeneralizedLinearModel)、MLM(MixedLinearModel)和CMLM(CompressedMixedLinearModel)都是统计模型,常用于基因组关联分析(Genome-WideAssociationStudy,GWAS)中。GLM(GeneralizedLinearModel):广义线性模型是一种常见的线性回归模型扩展,用于分析因变量与一个或多个自变量之
- 2022-12-10精读论文 PET
论文解读:PET/iPET标题:ExploitingClozeQuestionsforFewShotTextClassificationandNaturalLanguageInference标题当中的cloze一词,根据Merriam-Webster上的
- 2022-08-1769用于预训练BERT的数据集
点击查看代码importosimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l#@saved2l.DATA_HUB['wikitext-2']=('https://s3.amazonaws.com/research.m
- 2022-08-1769预训练BERT
点击查看代码importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size,max_len=512,64train_iter,vocab=d2l.load_data_wiki(batch_size,