12-训练BERT模型

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:45:17

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Bert基础(六)--Bert模型预训练
在本节中，我们将学习如何对BERT模型进行预训练。假设我们有一个模型m。首先，我们使用一个大型数据集针对某个具体的任务来训练模型m，并保存训练后的模型。然后，对于一个新任务，我们不再使用随机的权重来初始化模型，而是用已经训练过的模型的权重来初始化m（预训练过的模型）。也就是说，由于模型m已经在一个大型数据集上训练过了，因此我们不用为一个新任务从头开始训练模型，而是使用预训练的模型m，并根据新任务调整（微调）其权重。这是迁移学习的一种类型。
自然语言处理预训练技术实践--BERT 预训练模型及文本分类
自然语言处理预训练技术实践--BERT 预训练模型及文本分类
【简单讲解下Fine-tuning BERT，什么是Fine-tuning BERT？】
🌟Fine-tuning 是自然语言处理领域中的一种常见实践，尤其是在使用像 BERT 这样的预训练语言模型进行特定任务时，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google 在 2018 年推出的预训练语言模型，它在诸如句子分类、命名实体识别、问题回答等多种自然语言处理任务中取得了领先的性能。这个阶段的目标是让模型学习到深层的语言表示能力。：在特定任务的训练数据上，通过反向传播和梯度下降算法更新BERT模型的参数。
bert系列模型区别（bert-base-cased/bert-base-uncased/bert-base-chinese)
是一种预训练的语言模型，由Google开发并于2018年发布。BERT的目标是通过将大量无标注的文本数据进行预训练，来学习通用的语言表示。预训练阶段使用了和。在MLM任务中，BERT会随机遮盖输入文本中的一些单词，并通过上下文中的其他单词来预测这些被遮盖的单词。这个任务可以帮助BERT学习到对上下文信息敏感的单词表示。在NSP任务中，BERT会接收两个句子作为输入，并预测这两个句子是否是连续的。这个任务可以帮助BERT学习到对句子级别的上下文信息进行建模。通过这两个任务的预训练，BERT。
【预训练语言模型】KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion
【预训练语言模型】KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion 核心要点： 知识图谱是不全的，先前的补全方法只是考虑稀疏的结构信息，忽略了上下文的文本信息； 将实体、关系和三元组是为序列，并将知识图谱补全的任务视作序列分类任务； 简要信息： 序号 属性 值 1 模型名称 MT-DNN 2 发表位置 ACL 2019 3 所属领域 自然语言处理、预训练语言模型 4 研究内容 预训练语言模型、多任务学习 5 核心内容 Multi-t
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