RoBERTa 第4页

使用MindStudio进行ibert模型训练

iBERT模型是RoBERTaibert-roberta-base的仅整数量化版本，并在本文中进行了介绍。I-BERT以INT8表示存储所有参数，并使用仅整数算术执行整个推理。

weixin_38239810·2022-12-13 00:07

大模型算法几亿个参数

系统性学习系统入门深度学习，直击算法工程师-慕课网历史爆火的chatGPT，和它的前世今生-虎嗅网自从Bert炸街后，跟风效仿的改进模型也就越来越多了，比如albert、roberta、ERNIE，BART

个人渣记录仅为自己搜索用·2022-12-12 23:19

【分布式训练】多gpu训练出现负载不均衡，尝试DistributedDataParallel分布式训练

某次训练深度学习模型时，使用roberta-large模型作为基础模块，起初使用DataParallel的方式，进行单机多卡训练，卡数为2，每张卡显存为10G。

桐原因·2022-12-09 13:09

BERT、RoBERTa、DistilBERT、XLNet，我们到底该如何选择？

BERTBERT是一种双向transformer，旨在利用大量未标记文本数据进行预训练，从而学习并掌握某种语言表达形式。更重要的是，这种表达形式还可以针对特定机器学习任务进行进一步调优。虽然BERT在多项任务中都带来了超越以往最强NLP技术的实际表现，但其性能的提升，主要还是归功于双向transformer、掩蔽语言模型与下一结构预测（NextStructurePrediction），外加谷歌本身

u013250861·2022-12-05 17:31

G1D29-Roberta&智能蜜罐环境

一、Roberta（一）特点对bert的一点点改进啦1、动态遮掩2、FULL-SENTENCEwithoutNSPloss3、Largemini-batch4、AlargerByte-PairEncoding

甄小胖·2022-12-05 16:33

【2022中国高校计算机大赛微信大数据挑战赛】Top 1-6 方案总结

roberta提取文本特征(title,asr,ocr)。swin-tiny和convnext-tiny分别提取视频特征，然后用conca

#苦行僧·2022-12-05 16:55

ALbert语言模型

Bert模型变种:XLNet,SpanBERT,RoBERTa,AlBERT,ELECTRA,ERNIE,StructBERT,TinyBERT,MobileBERTALbert:主要针对bert的参数量和速度进行优化

小杨变老杨·2022-12-05 02:59

暖仔会飞·2022-12-04 07:55

Kaggle Feedback Prize 3比赛总结：针对层级的训练策略

下面的例子是初始化roberta最后两层。fromt

leeyns·2022-12-04 06:33

图解自注意力机制-通俗易通篇

BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT和CamemBERT的共同点是什么？

Sophia$·2022-12-03 21:11

bert4torch又双叒叕更新啦！新功能浅析~

可以通过前述两篇文章来浅尝一下~bert4torch（参考bert4keras的pytorch实现）15赞同·9评论文章bert4torch快速上手16赞同·3评论文章二、主要功能复述核心功能：加载bert、roberta

Bo仔很忙·2022-12-03 14:37

模型蒸馏原理和bert模型蒸馏以及theseus压缩实战

目录一、模型蒸馏简介和步骤二、模型蒸馏实战1、Bilstm和Roberta文本分类效果展示2、roberta蒸馏到bilstm三、Roberta压缩——theseus理解和实战1、bert-of-theseus

colourmind·2022-12-02 19:36

pytorch 对抗样本_【炼丹技巧】功守道：NLP中的对抗训练 + PyTorch实现

最近，微软的FreeLB-Roberta[1]靠着对抗训练(AdversarialTraining)在GLUE榜上超越了Facebook原生的Roberta，追一科技也用到了这个方法仅凭单模型[2]就在

weixin_39756273·2022-12-02 12:27

文本中的对抗学习 + pytorch实现

最近，微软的FreeLB-Roberta[1]靠着对抗训练(AdversarialTraining)在GLUE榜上超越了Facebook原生的Roberta，追一科技也用到了这个方法仅凭单模型[2]就在

吴彦蛆·2022-12-02 12:57

ACL 2021 | ChineseBERT：香侬科技提出融合字形与拼音信息的中文预训练模型

视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达转载自：PaperWeekly中文预训练模型自BERT以来，大规模预训练模型已成为自然语言处理研究的一大重点，无论是训练更大的模型，如BERT到RoBERTa

视学算法·2022-11-30 23:03

【ACL2021】ChineseBERT：香侬科技提出融合字形与拼音信息的中文预训练模型

来自：PaperWeekly中文预训练模型自BERT以来，大规模预训练模型已成为自然语言处理研究的一大重点，无论是训练更大的模型，如BERT到RoBERTa,GPT2,GPT3，还是改变预训练方法，如从

zenRRan·2022-11-30 23:55

NLP实践 | 用自己的语料进行MLM预训练

其中，NSP任务在后续的一些预训练任务中经常被嫌弃，例如Roberta中将NSP任务直接放弃，Albert中将NSP替换成了句子顺序预测。

zenRRan·2022-11-29 13:35

bert常用基准数据集：GLUE数据集介绍以及数据集资源

像BERT、XLNet、RoBERTa、ERINE、T5等知名模型都会在此基准上进行测试。目前，大家要把预测结果上传到官方的网站上，官方会给出测试的结果。

CharyLiey·2022-11-28 23:48

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

finetuning的模型训练方式nlp领域(各个下游任务都有自身的模型)-------2018(Bert)--------nlp领域(各个下游任务统一使用Bert模型)Bert衍生模型衍生模型模型特点RoBERTa

BUPT-WT·2022-11-27 02:45

基于RoBERTa-wwm动态融合模型的中文电子病历命名实体识别

摘要【目的】提出基于RoBERTa-wwm动态融合的实体识别模型,提高中文电子病历实体识别效果。

米朵儿技术屋·2022-11-26 04:41

RoBERTa 详解

训练过程分析4.1StaticvsDynamicMasking4.2ModelInputFormatandNSP4.3Trainingwithlargebatches4.4TextEncoding5.RoBERTa5.1GLUE

Decennie·2022-11-25 13:07

下载使用预训练模型资源

我们经常需要使用一些预训练模型来进行下游任务，大家可以关注如下开源项目HuggingFace上面开源提供了基于通用架构（如BERT，GPT-2，RoBERTa）的数千个预训练模型，并提供了PyTorch

weixin_42001089·2022-11-25 12:02

bert使用

（以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert）提供用于自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）的BERT家族通用结构（BERT，GPT-2，RoBERTa

Ctrl+C用户·2022-11-25 02:47

BERT预训练模型系列总结

BERT预训练模型系列总结文章目录BERT预训练模型系列总结BERT模型BERT模型的输入输出BERT模型的预训练任务BERT模型的下游任务ROBERTa模型ALBERT模型MacBERT模型本文主要针对大规模预训练模型

dzysunshine·2022-11-25 02:46

迁移学习xlm-roberta-base模型应用于分类任务

fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForMaskedLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("xlm-roberta-base

内卷焦虑人士·2022-11-24 12:23

NLP-D52-nlp比赛D21&刷题D8&&量化&&图D1

—0628先改模型跑起来要尝试bert和roberta作为baselineAutotokenizer应该会自动填充完那些需要的字符，比如[CLS]参考：https://zhuanlan.zhihu.com

甄小胖·2022-11-24 07:20

Sentence-BERT学习

适用领域：1.句向量生成2.语义相似度计算3.语义搜索4.无监督任务（聚类）1.1表示型模型（单塔模型）BERT和RoBERTa在文本语义相似度（SemanticTextualSimailarty)等句子回归任务上

dream_home8407·2022-11-23 20:35

Pytorch-Bert预训练模型的使用（调用transformers）

（以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert）提供用于自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）的BERT家族通用结构（BERT，GPT-2，RoBERTa

Douzi1024·2022-11-23 01:39

非常详细的transformer笔记，包括XLNet, MT-DNN, ERNIE, ERNIE2, RoBERTa

华校专老师更新了个人笔记，增加了Transformer笔记，包含XLNet,MT-DNN,ERNIE,ERNIE2,RoBERTa等内容，内容十分详细，非常值得学习，特此推荐。

风度78·2022-11-22 23:26

深度学习实战（3）transformers使用BERT和Roberta做embedding

博客目录了解Transformers安装Transformers安装CUDA10.1配置python环境使用Transformers使用BERT使用Roberta了解Transformerstransformers

icebird_craft·2022-11-22 16:58

GELU()更适合NLP任务的激活函数

该激活函数在NLP领域中被广泛应用，BERT、RoBERTa、ALBERT等模型都使用了这种激活函数。另外，在OpenAi的无监督预训练模型GPT-2中，研究人员在所有编码器模块

温涛·2022-11-21 05:34

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`问题解决

一、问题描述使用transformers包调用pytorch框架的Bert预训练模型时，使用正常的bert-base-cased在其他数据集上正常运行，但是运用Roberta的时候却一直报错：RuntimeError

不撸先疯。·2022-11-20 05:47

transformers库使用--tokenizer

orangerfun·2022-11-19 11:36

一文读懂自注意力机制：8大步骤图解+代码

BERT,RoBERTa,ALBERT,Sp

小白学视觉·2022-11-19 04:36

预训练模型参数量越来越大？这里有你需要的BERT推理加速技术指南

然而这些模型却是越来越重，如RoBERTa-large有3.55亿参数，GPT2-xl有15亿参数，GPT3的参数达

PaperWeekly·2022-11-16 09:59

FaceBook-NLP工具Fairseq

可以在多个自然语言处理任务上使用，如机器翻译、自动摘要、语音识别等文本生成任务，或者BERT、GPT等语言模型的训练；同时fairseq还实现了目前常用的多数模型，如RNN、CNN、Transformer、RoBERTa

comli_cn·2022-11-15 09:11

SKEP Senta代码 finetune训练步骤记录

/config/roberta_skep_large_en.SST-2.cls.jsondataset_re

404NT_FOUND·2022-11-07 23:02

SimCSE nlp对比学习句向量相似语义

bojone/SimCSE/blob/main/utils.py提前下载数据Google官方的两个BERT模型：BERT：chinese_L-12_H-768_A-12.zipRoBERTa：chinese_roberta_wwm_ext_L

loong_XL·2022-11-07 21:14

[nlp] roberta

roberta总结1.batches和优化器参数：原始BERT优化函数采用的是Adam默认的参数，其中β1=0.9,β2=0.999，在RoBERTa模型中考虑采用了更大的batches（8K），所以将

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-11-07 21:38

【亚洲微软研究院】带你8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思

随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归模型XLNet，也有改进BERT训练方式和目标的RoBERTa和SpanBERT，还有结合多任务

zenRRan·2022-11-01 03:38

8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思 | MSRA出品

随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归模型XLNet，也有改进BERT训练方式和目标的RoBERTa和SpanBERT，还有结合多任务以及知识蒸馏

QbitAl·2022-11-01 03:06

RoBERTa, DeBERTa (v1, v2, v3)

ContentsRoBERTa:ARobustlyOptimizedBERTPretrainingApproachDeBERTa:Decoding-enhancedbertwithdisentangledattentionTheDeBERTaArchitectureDisentangledAttention:ATwo-VectorApproachtoContentandPositionEmbedd

连理o·2022-10-07 11:45

Longformer：超越RoBERTa，为长文档而生的预训练模型

星标/置顶小屋，带你解锁最萌最前沿的NLP、搜索与推荐技术文|ChrisCao,小轶前言今天要与大家分享的是AllenAI今年发表的最新工作，Longformer——一种可高效处理长文本的升级版Transformer。作者团队提供了开源代码，大家可快速复现，直接用于自己的任务。传统Tranformer-based模型在处理长文本时有着天然的劣势。因为传统模型采用的是“全连接”型的attention

夕小瑶·2022-09-26 07:27

【NLP】第9章匹配分词器和数据集

我们探索了原始的Transformer，微调了类似BERT的模型，训练了RoBERTa模型，探索了GPT-3模型，训练了GPT-2模型，实现了T5模型等等。我们还完成了主要的基准测试任务和数据集。

Sonhhxg_柒·2022-09-26 07:52

【NLP】第4章从头开始预训练 RoBERTa 模型

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟在本章中

Sonhhxg_柒·2022-09-26 07:38

【BERT类预训练模型整理】

BERT类预训练模型整理1.BERT的相关内容1.1BERT的预训练技术1.1.1掩码机制1.1.2NSP（NextSentencePrediction）1.2BERT模型的局限性2.RoBERTa的相关内容

帅奇奇的博客·2022-07-08 07:50

文本匹配——【NAACL 2021】AugSBERT

通过对深度预训练的BERT进行微调，发明了许多替代架构，例如DeBERT、RetriBERT、RoBERTa……它们对各种语言理解任务的基准进行了实质性改进。在NLP中的常见

小爷毛毛（卓寿杰）·2022-06-22 07:06

文本分类(三) | (1) 项目介绍(基于预训练语言模型)

本博客还讲解了一种预训练语言模型的通用方法，即使用transformers库，可以将本项目扩展为使用任意的预训练语言模型（包括：albert、xlnet、roberta，t5，gpt等，以及

CoreJT·2022-06-13 07:58

Fairseq框架学习（二）Fairseq 预处理

Fairseq在RoBERTa的代码中提供了这一方法。本文不再详述BPE分词，直接使用实例说明。

Aiah_Wang·2022-05-30 18:32

深入浅出语言模型（四）——BERT的后浪们（RoBERTa、MASS、XLNet、UniLM、ALBERT、TinyBERT、Electra）

引言上一节我们讲到了BERT，如果要用一句时下正流行的话来形容BERT的出现，这句话大概再恰当不过：一切过往，皆为序章。Bert出现之后，研究者们开始不断对其进行探索研究，提出来各式的改进版，再各类任务上不断超越Bert。针对Bert的改进，主要体现在增加训练语料、增添预训练任务、改进mask方式、调整模型结构、调整超参数、模型蒸馏等。下面对近年来Bert的改进版本的关键点做叙述。深入浅出语言模型

fond_dependent·2022-05-23 07:34

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