如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型
BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是一个预训练的语言表征模型。作为NLP领域近年来重要的突破,BERT模型在多个自然语言处理的任务中取得了最优结果。然而BERT模型存在巨大的参数规模和计算量,因此实际生产中对该模型具有强烈的优化需求。本文主要介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。
AI加速:使用TorchAcc实现Bert模型分布式训练加速_人工智能平台 PAI(PAI)
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型,便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在BERT-Base分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
ELMo、GPT、BERT、X-Transformer…你都掌握了吗?一文总结文本分类必备经典模型(五)
二、Transformer基于Transformer的模型可以在不考虑顺序信息的情况下将计算并行化,适用于大规模的数据集,使其在NLP任务中很受欢迎。Transformer由17年一篇著名论文“Attention is All Your Need”提出的。在这篇论文中,作者提出了一种全新的注意力机制— self-Attention,做到了仅仅利用Attention代替了传统的RNN,实现了快速并....

ELMo、GPT、BERT、X-Transformer…你都掌握了吗?一文总结文本分类必备经典模型(四)
1.2 GPTGPT是“Generative Pre-Training”的简称,是指的生成式的预训练。GPT的训练程序包括两个阶段。第一阶段的预训练是在一个大型文本语料库上学习一个高容量的语言模型。接下来是一个微调阶段,在这个阶段,使模型适应带有标记数据的判别性任务。第一阶段的工作具体为:Embedding——>Transformer——>Text Production。第二阶段的工....

ELMo、GPT、BERT、X-Transformer…你都掌握了吗?一文总结文本分类必备经典模型(三)
本文将分 3 期进行连载,共介绍 20 个在文本分类任务上曾取得 SOTA 的经典模型。第 1 期:RAE、DAN、TextRCNN、Multi-task、DeepMoji、RNN-Capsule第 2 期:TextCNN、DCNN、XML-CNN、TextCapsule、、Bao et al.、AttentionXML第 3 期:ELMo、GPT、BERT、ALBERT、X-Transform....

【BERT-多标签文本分类实战】之六——数据加载与模型代码
·请参考本系列目录:【BERT-多标签文本分类实战】之一——实战项目总览·下载本实战项目资源:>=点击此处=< 前5篇文章中,介绍了实战项目的前置知识,下面正式介绍项目的代码。本项目主要分为6部分: 1、bert-base-uncased:bert的预训练文件; 2、model:存放bert模型代码; 3、Reuters-21578:存放数据集; 4、run.py:项目运行....

【BERT-多标签文本分类实战】之五——BERT模型库的挑选与Transformers
·请参考本系列目录:【BERT-多标签文本分类实战】之一——实战项目总览·下载本实战项目资源:>=点击此处=<[1] BERT模型库 从BERT模型一经Google出世,到tensorflow与pytorch版本的BERT相继发布,再到不同下游任务的BERT模型被整合到transformers库,到底pip哪个库才能用BERT对于刚入门的同学来说是非常的不友好。 其实大部分的人的....

手把手教你搭建Bert文本分类模型,快点看过来吧!
1 赛题名称基于文本挖掘的企业隐患排查质量分析模型2 赛题背景企业自主填报安全生产隐患,对于将风险消除在事故萌芽阶段具有重要意义。企业在填报隐患时,往往存在不认真填报的情况,“虚报、假报”隐患内容,增大了企业监管的难度。采用大数据手段分析隐患内容,找出不切实履行主体责任的企业,向监管部门进行推送,实现精准执法,能够提高监管手段的有效性,增强企业安全责任意识。3 赛题任务本赛题提供企业填报隐患数据....

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