网站备案规则,网络服务代码1001,公众号怎么发文章,丹阳论坛python-bert模型基础笔记0.1.015 TODOLIST官网中的微调样例代码Bert模型的微调限制Bert的适合的场景Bert多语言和中文模型Bert模型两大类官方建议模型Bert模型中名字的含义Bert模型包含的文件Bert系列模型参数介绍微调与迁移学习区别Bert微调的方式Pre-training和Fine-tuning区… python-bert模型基础笔记0.1.015 TODOLIST官网中的微调样例代码Bert模型的微调限制Bert的适合的场景Bert多语言和中文模型Bert模型两大类官方建议模型Bert模型中名字的含义Bert模型包含的文件Bert系列模型参数介绍微调与迁移学习区别Bert微调的方式Pre-training和Fine-tuning区别关于Fine-tuning需要的硬件资源模型后缀介绍Bert微调代码Bert的pytorch版本参考链接 2024年6月7日19:15:13----0.1.095 2024年6月7日19:32:17----0.1.096 TODOLIST
下游任务小数据微调模型增量训练官网中的微调样例代码
句子分类的样例代码：run_classifier.py完形填空的例子：run_squad.py句子编码的例子：extract_features.pyBert模型的微调限制
我们做的具体领域任务对网络的设计要求必然得和预训练任务是一致的，主要包含下面两种任务： 任务一：屏蔽语言模型（Masked LM） 任务二：相邻句子判断（Next Sentence Prediction）
Bert的适合的场景
裸跑都非常优秀，句子级别（例如，SST-2）、句子对级别（例如MultiNLI）、单词级别（例如NER）和跨度级别（例如SQuAD），一般有如下场景：
一种是 fine-tune（微调）方法，一种是 feature extract（特征抽取）方法，就是直接获取预训练的BERT模型的输出作为特征，对预训练的BERT的模型参数不会有任何改动。Bert多语言和中文模型
参考链接：https://github.com/google-research/bert/blob/master/multilingual.md
中文简繁体模型（BERT Chinese-only Model ） BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters其他非拉丁字母文本模型（BERT Multilingual Model ） BERT-Base, Multilingual Cased (New, recommended): 104 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters BERT-Base, Multilingual Uncased (Orig, not recommended): 102 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parametersBert模型两大类
BERT-Base 和 BERT-Large
官方建议模型
Uncased
