文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...BERT GPT 等 模型库 官网的模型库的地址如下：https://huggingface.co/models ?...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...存在的问题 这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件，但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?
在专题上一期推送【萌芽时代】里，我们介绍了预训练语言模型思想的萌芽。今天我们推出的这篇推送， 将继续为大家介绍预训练语言模型是如何进一步发展和演进的。...从2016年后，大多数研究都开始重视长时的上下文语义在embeddings中所起作用和语言模型在大规模语料上提前预训练这两个核心观点。...证明了预训练的过程直接提高了seq2seq模型的泛化能力，再次提出了预训练的重要性和通用性。...同时文中通过做对比实验确认了，对机器翻译来说，模型对泛化能力的主要提升就来自于预训练的参数特征，而对摘要提取，encoder的预训练为模型效果的巨大提升和泛化能力的提高做出了贡献。...图2为预训练seq2seq模型的结构，红色为encoder部分，蓝色为decoder部分，所有方框内参数均为语言模型预训练的，而方框外的参数为随机初始化。
翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...这是因为： 我们没有告诉训练器在训练期间通过将evaluation_strategy设置为“steps”（评估每个eval_steps）或“epoch”（在每个epoch结束时评估）来进行评估。...我们没有为训练器提供compute_metrics()函数来在所述评估期间计算指标（否则评估只会打印损失，这不是一个非常直观的数字）。...Evaluation(评估) 让我们看看如何构建一个有用的compute_metrics()函数并在下次训练时使用它。...TrainingArguments，其评估策略设置为“epoch”和一个新模型 - 否则，我们将继续训练已经训练过的模型。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 pycocotools安装问题与对策 MS-COCO Metrix工具包主要用来实现对象检测模型的性能评估，因此在对象检测模型训练中必须要求安装这个工具包...安装命令行如下： https://pypi.org/project/pycocotools/ pip install pycocotools 在中文windows10 系统中安装命令行如下： 一般会遇到的错误如下...administrator\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages\pip\compat\__init__.py 然后编辑该文件的第...OpenCV4.5.4人脸识别详解与代码演示 OpenCV二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理 OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理
针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南 简介 在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。...不幸的是，通用模型常常忽略这些微妙的关系。 下表展示了从基本多语言 USE 模型获得的相似性的差异： 为了解决这个问题，我们可以使用高质量的、特定领域的数据集来微调预训练的模型。...这一适应过程显着增强了模型的性能和精度，充分释放了 NLP 模型的潜力。 ❝在处理大型预训练 NLP 模型时，建议首先部署基本模型，并仅在其性能无法满足当前特定问题时才考虑进行微调。...在模型训练过程中，我们评估模型在此基准集上的性能。每次训练运行的持久分数是数据集中预测相似性分数和实际相似性分数之间的皮尔逊相关性。...这些分数确保当模型根据我们特定于上下文的训练数据进行微调时，它保持一定程度的通用性。
「XLNET」——针对BERT的在nlg上的问题，XLNet 在预训练permutate token的顺序，把尾部一定量的词mask掉，然后再用Autoregressive（上一时刻的输出作为下一时刻的输入...但这也说明预训练模型有over-parameterized的问题。 「模型剪枝」——预训练模型会不会有一些useless的部分呢？...解释和理论分析 这一块其实蛮有意思的，四个部分。预训练模型学了什么，预训练模型的鲁棒性，structural sparsity/modularity，以及预训练模型的理论分析。...「Generation Analysis」，使用语言模型来直接评估不同句子和词的概率分布。有人通过预训练模型来recover syntactic tree，发现效果跟人工设计的schema很接近。...有兴趣的同学还是建议自己去看看论文。接下来准备写点没那么累的笔记，如召回的离线评估跟在线不一致的问题（偏吐槽），或者热点挖掘。
预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下： （1）创建pytorch的网络结构模型...，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights； （3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）对一些指定的key...值，需要进行相应的处理和转换 （5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。
前面的博客说了，我在解决solr索引的问题，但是后面我遇到的问题一次比一次严重，上次还能访问solr和系统，上次博客中看到我的solr上面有报错，那是我new_core出现的问题，我作死的在linux中删除了...开始排查，最后发现现有版本的solr可能有些问题，于是我重装了solr并且重新配置了solr-tomcat,以下为教程：https://www.cnblogs.com/guxiong/p/6284938...在启动项目后我们访问solr遇到了404的问题，而上传方案却没有问题，检查后发现用的查询是query.setRequestHandler("/selectbyorder");而solr默认是/select...，如果要修改的话找一个solr自定义RequestHandler的教程，我这是修改为/select，然后测试查询没有问题，终于告一段落 因为各种原因，我只能在solr里加入这个查询，我搜索solr...文件 我就一个core就是collection1 这就是里面的格式 这就是conf文件夹里的东西，我们修改的就是标红的
在完成一个需求时，我发现有个函数是这样写的：func test(names []string) {for _, name := range names {doSomething(name)}}观察逻辑发现这个数组中的每个元素执行起来...而我的goroutine是在循环结束的时候才执行的，这个时候的name就一定已经是"Sun"了。...此时函数内的name不会受到外部影响，这样就可以执行出正确的结果了。...这里有一点需要注意，由于name是string类型的，属于非引用类型，在当做参数被传入的时候，是会将其复制一份传入的，此时的入参就成了完全独立的存在，不受外部影响。...如果有一个name的执行时间（或者调用接口网络抖动）超过了1s，当然主goroutine还是不会等它执行完成就会退出，会导致一些不可预见的问题发生。总不可能无限制的增加sleep时长来换取安全性。
使用注解为HibernateDaoSupport注入sessionFactory 都知道spring提供的有零配置功能，而且看见别人的一个项目使用spring+mybatis，只在applicationContext.xml...我用hibernate模仿着人家的例子，我也只在applicationContext.xml里定义了sessionFactory,basedao继承自HibernateDaoSupport，结果怎么弄都报错啊...所以spring是不会为继承HibernateDaoSupport的对象自动装配sessionFacotry的 那么如何解决这个问题就有很多途径了，比如你自己把HibernateDaoSupport的代码拷出来加个自动装配的注解...，当做自己的实现。...为了不给没有用过零配置的同学耗费时间，把重要配置贴出来： applicationContext.xml里配置如下 [html] view plaincopy <!
在提供同等的训练资源时，BART 可在 GLUE 和 SQuAD 数据集上实现与 RoBERTa 相当的性能，并在抽象对话、问答和文本摘要等任务中获得新的当前最优结果，在 XSum 数据集上的性能比之前研究提升了...研究人员还使用控制变量实验复制了 BART 框架内的其他预训练机制，从而更好地评估影响终端任务性能的最大因素。...图 3：a：要想使用 BART 解决分类问题，编码器和解码器的输入要相同，使用最终输出的表征。b：对于机器翻译任务，研究人员训练一个额外的小型编码器来替换 BART 中的词嵌入。...新编码器可使用不同的词汇。 结果 ? 表 1：预训练目标对比。所有模型的训练数据都是书籍和维基百科数据。 ? 表 2：大模型在 SQuAD 和 GLUE 任务上的结果。...BART 使用单语英文预训练，性能优于强大的回译基线模型。 The End
本文在预训练微调范式下对基于卷积的Seq2Seq模型进行了全面的实证评估。...本文发现： （1）预训练过程对卷积模型的帮助与对Transformer的帮助一样大； （2）预训练的卷积模型在模型质量和训练速度方面在某些场景中是有竞争力的替代方案。...Research Questions and Discussion 作者总结了几个希望本文能够解决的几个问题： （1）pre-train给卷积模型带来的收益和Transformer相比怎样？...卷机模型 （2）卷积模型如果通过预训练或者其他方式是否能够和Transformer模型对抗，什么情况下卷积模型表现好？...（3）使用预训练的卷积模型比预训练的Transformer有什么好 处（如果有的话）？卷积比基于自注意的Transformer更快吗？
0 引言 虽然 GNN 模型及其变体在图结构数据的学习方面取得了成功，但是训练一个准确的 GNN 模型需要大量的带标注的图数据，而标记样本需要消耗大量的人力资源，为了解决这样的问题，一些学者开始研究Graph...这篇博文将向大家介绍图上的预训练模型，来自论文Pre-Training Graph Neural Networks for Generic Structural Feature Extraction 重点讨论下面两个问题...设置哪几种预训练任务比较合理？ 1 预训练介绍 本节将向大家介绍什么是模型的预训练。对于一般的模型，如果我们有充足的数据和标签，我们可以通过有监督学习得到非常好的结果。...大致做法如下，首先，使用一个基于注意力机制的aggregator 来获取簇信息的表示： 然后，使用NTN模型作为一个解码器 来评估节点 属于簇 的可能性： 节点 属于簇 的概率可表示为：...本节小结 在此做一个小结，利用 2.1 节所提到方法预训练模型，使预训练模型能够从局部到全局上捕获图结构信息的不同属性，然后将预训练模型在特定的任务中做微调，最终应用于该特定任务中。
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作： 如何只加载部分参数？ 如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？..."conv_1" in v.name] saver = tf.train.Saver(var_list=vars) saver.restore(sess, ckpt_path) 2 从两个预训练模型中加载不同部分参数...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。
第一阶段：理解语言的自监督学习 当我们谈论语言建模时，我们传统上会想到自我监督学习，也称之为预训练，即训练的第一阶段。 它涉及向模型提供大量未注释或原始数据，并让其预测其中“缺失”的部分。...为了减少误筛，可以使用多个分类器进行联合过滤或召回，还可以针对不同的评估维度训练不同的分类器。...由于大语言模型具有较强的数据拟合与记忆能力，很容易习得训练数据中的重复模式，可能导致对这些模式的过度学习。研究发现，预训练语料中出现的重复低质量数据可能诱导模型在生成时频繁输出类似数据。...相反，使用大量低质量数据会导致模型训练过程不稳定，容易造成模型训练不收敛等问题。...预训练大语言模型时的数据调度示意图 数据混合： 由于数据源与大语言模型某些特定能力的学习具有紧密的联系，因此设置合适的数据混合比例非常重要。
01 在图上做预训练模型同传统的transformer有什么区别 在进行对论文的梳理之前，应当先思索一个问题：在图上做预训练模型，和常见的基于自然语言文本去做，二者之间有什么区别呢？...所以一些pretrian模型不约而同地依据图上需要把握的信息的特点设定了适应于图上的预训练任务中。 1.3 最后一个问题：在图上做预训练模型，主要改进点在哪里？...下图展示了这样一种预训练模型的用途——相当于一种上游的预训练，以获得一个相对而言更好的起始模型结果。 ?...比如说，在上图左示例的样子，当只使用节点层面的预训练方法的时候，在图空间上的表示就不是很好；而在仅仅使用图层面的预训练任务时，节点层面的表示也不会很好。最好的方法是，同时进行两个层面的训练。...作者同样给出了是否使用这类预训练方式时，产生的增益可以有多少： ? 总结一下上述两篇论文的工作，可以发现：他们都是设计了一些新的训练任务，而非提出了一种新的GNN模型。
毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？ 预训练模型万岁！...利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...利用预训练模型的一种常见技术是特征提取，在此过程中检索由预训练模型生成的中间表示，并将这些表示用作新模型的输入。通常假定这些最终的全连接层得到的是信息与解决新任务相关的。...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。...Keras当前实现的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在训练期间还是会继续使用mini-batch的统计信息。我认为当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么？
不需要大规模的预训练，从零训练一个大模型也能取得SOTA的效果，源码在yaoxingcheng/TLM Introduction 作者首先指出，从零开始对RoBERTa-Large进行预训练，需要4.36...一般的组织根本不可能有这么大的算力，我们顶多是拿别预训练好的模型在自己的下游任务上微调，整个过程称为Pretraining-Finetuning TLM: Task-Driven Language Modeling...但这就违背了他们的初衷，他们希望整个过程要尽可能的简单、效率高，而且使用一个预训练好的BERT模型来提取向量，似乎有些作弊的感觉，因为他们的原意就是不使用预训练模型 Joint Training 给定内部和外部数据...Result 从结果上来看这种方法简直是太强了，和BERT以及RoBERTa打得有来有回，浮点计算量、数据量以及模型的参数量都比BERT或RoBERTa小很多，最关键的是他们是预训练过的，而TLM是从零开始训练的...下面的对比实验证明了这一点 其中，\mathcal{C}_{\text{BERT}}和\mathcal{C}_{\text{RoBERTa}}分别指的是BERT和RoBERTa当初预训练时所用的语料库
，而预训练模型最初是为英语设计的，忽略了汉字的字形、拼音方面的语义信息。...汉字的字形和拼音携带重要的句法和语义信息，对语言理解有重要作用。预训练模型最初是以英语为基础设计的，忽略了汉字的特殊性，因此有必要设计符合汉字特征的语言模型进行预训练。...任务建模： （1）Classification 假设M是任务的标签空间Y到模型L（L为预训练好的模型）的词汇集V中单个词的映射，将原来输入转化为如下作为模型输入（设为T映射）： 如此可将分类任务转换成与预训练任务相同的...(2)Regression 将标签空间Y映射到有界区间，将问题建模为两个对立极点之间的插值： 最小化与的KL散度来对模型L进行fine-tuning。...，实验选择的预训练好的模型为RoBERT。
在当今人工智能领域，预训练语言模型如BERT和GPT已经成为核心技术，深刻影响着自然语言处理和众多相关领域。它们的训练过程和应用场景备受关注。...预训练语言模型的训练过程数据准备首先要收集大量的文本数据，这些数据涵盖了各种领域和主题。例如新闻、小说、学术论文等。数据的多样性和丰富性是训练模型的基础。...这些参数的优化对于模型的性能至关重要。预训练语言模型的应用场景文本分类在文本分类任务中，预训练语言模型可以将文本映射到一个高维空间中，然后根据文本的特征进行分类。...问答系统预训练语言模型能够回答各种问题。它可以理解问题的含义，并从大量的文本中找到答案。例如，在智能客服系统中回答用户的问题。语言生成在语言生成方面，预训练语言模型可以生成自然流畅的文本。...而GPT则更注重生成文本的能力。总结预训练语言模型在人工智能领域具有重要的地位。它们的训练过程和应用场景都非常广泛。通过不断地优化和改进，预训练语言模型能够为我们提供更加高效、准确的服务。
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