在 PipeTransformer 中，我们设计了一个自适应的动态冻结算法，可以在训练过程中逐步识别和冻结某些层，并设计了一个弹性管线系统，可以动态分配资源来训练剩余的活动层。...上图显示了借助类似方法的训练过程中，权重如何逐渐稳定的示例。基于此，我们利用冻结训练对 Transformer 模型进行分布式训练，通过动态分配资源集中于一组缩小的活动层来加速训练。...在这些情况下，我们的目标是利用冻结训练来加速训练，这使得在整个训练过程中，无需对所有层进行训练。 此外，这还有助于节省计算、通信、内存损耗，并一定程度上避免连续冻结层引起的过拟合。...冻结算法（灰色部分）从训练循环中取样指标，并做出逐层冻结的决定，这些决定将与 AutoPipe（绿色部分）共享。...AutoPipe 是一个弹性管线模块，通过将冻结层从管线中排除，并将活动层打包到更少的 GPU 中（粉色部分）来加快训练速度，从而减少跨 GPU 的通信，并保持更小的管线停顿。
LoRA文章主要贡献 文章的主要贡献是提出了一种名为LoRA（Low-Rank Adaptation）的方法，用于在不牺牲模型质量的前提下，高效地对大型预训练语言模型进行微调。...LoRA的核心思想是在Transformer架构的每一层注入可训练的低秩分解矩阵，同时冻结预训练模型权重，从而大幅减少下游任务中的可训练参数数量。...具体来说，LoRA的主要贡献包括： 高效的参数更新：LoRA通过低秩矩阵更新模型权重，而不是对整个模型进行微调。这种方法大幅减少了所需的训练参数数量和GPU内存需求。...bert-base-uncased的参数量为110M也就是1.1亿个参数 LoRA核心代码 主要使用文章提出的开源loralib来对bert的注意力机制线性层进行LoRA层的增加 def get_lora_bert_model...，每次训练模型的时候，就只需要训练bert加入的LoRA层，此时我们就需要用到mark_only_LLM_lora_as_trainable（）来帮助我们实现，考虑到可能我们基于bert的分类模型可能还会涉及到我们自己加入的某些结构
双向语言模型预训练出来平均效果越好 预训练任务越接近特定任务，在特定任务的表现越好 预训练数据越多，表现越好 以上引用其总结的三点并稍作修改 RNN 的各层：通用语言属性 最低层：形态学 中间层：语法...Adapters (Stickland & Murray, ICML 2019) 多头的关注(MH；跨层共享)与BERT的 self-attention (SA)层并行使用 两者都被加在一起，并输入到...(Felbo et al., EMNLP 2017):每次训练一层 先训练新增的层 再自底向上，每次训练一层（不再训练新增的那一层，其余层以会在不训练时被同时冻结） 训练所有层（包括新增层） Gradually...我们经常可以通过组合不同的信号，提高迁移学习的效果： 在单个适应任务上微调单个模型 基本原理：用一个简单的分类目标对模型进行微调 其他数据集和相关任务中收集信号 微调与弱监督，多任务和顺序调整 集成模型...对于每个优化步骤，取样一个任务和一批数据进行训练 通过多任务学习训练多轮 只在最后几个阶段对目标任务进行微调 使用无监督的辅助任务微调模型 ? 语言建模是一个相关的任务！
最好全连通层的输出与密集特征concatenate起来，再输入到一个全连接网络 2.2 Transformer 使用一个2层的transformer和相对位置attention，对整个句子进行encode...，由于transformer架构要求它的输入与transformer层的维度相同，因此，concatenate后的特征通过另一个全连接层，在所有序列步骤中共享权值，以匹配transformer层的维度，...3.3 与finetuning BERT 比较 将 可进行finetuning Bert的DIET 与 sparse特征+冻结预训练ConveRT Emb的 DIET进行比较： 可以看到，sparse...特征+冻结预训练ConveRT Emb的 DIET在实体识别上表现优于fine-tuned BERT的DIET，而在意图分类方面表现持平。...** 3.4 可迁移性 作者采用在 NLU-Benchmark 数据集上性能最佳的 DIET 模型配置，并在 ATIS 和 SNIPS 上对其进行评估。
微调：将预训练的网络应用到目标任务上，并对网络进行微调（fine-tuning），使其能够适应新的任务。预训练模型预训练模型指的是在大规模数据集上经过充分训练的模型。...通过迁移学习，研究人员和开发者可以使用在大规模数据集上训练的预训练模型（如ResNet、VGG、Inception等），然后对其进行微调，应用于特定的计算机视觉任务，如人脸识别、目标检测、医学影像分析等...通过使用在ImageNet上预训练的卷积神经网络模型，并对其进行微调，我们可以在较小的医学影像数据集上取得相当不错的表现。...经典应用示例：情感分析情感分析任务是指根据给定的文本预测其情感倾向（如正面或负面）。通过迁移学习，我们可以利用预训练的BERT模型，并对其进行微调，使其适应情感分析任务，从而显著提高模型的表现。3....冻结预训练模型的前几层，并只训练最后几层。训练模型，进行微调。评估模型表现。
在本文中，我们将深入探索这三个框架，涵盖如何用它们实现经典深度学习模型，并通过代码实例详细讲解这些工具的使用方法。 1....Keras简介 Keras最初是一个独立的高层API，旨在简化深度学习模型的构建和训练。它现已集成到TensorFlow中，作为其高层接口使用，使用户可以快速进行模型原型的设计和实现。...+= loss.item() print(f'Epoch {e+1}, Loss: {running_loss/len(trainloader)}') 在上面的代码中，我们使用了一个简单的三层全连接网络来对...=False, input_shape=(150, 150, 3)) # 冻结预训练模型的所有层 for layer in base_model.layers: layer.trainable...实际应用案例 6.1 图像分类 利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类是深度学习的经典应用之一。通过使用如ResNet、VGG等预训练模型，我们可以快速地实现高精度的分类器。
在微调过程中，通过反向传播算法对模型进行优化，使得模型在目标任务上表现更好； 评估： 使用目标任务的测试集对微调后的模型进行评估，得到模型在目标任务上的性能指标。...首先，需要大量的标注数据用于目标任务的微调，如果标注数据不足，可能会导致微调后的模型表现不佳。其次，由于预训练模型的参数和结构对微调后的模型性能有很大影响，因此选择合适的预训练模型也很重要。...LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数，在冻结原模型参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。...冻结共享模型，并通过替换矩阵 A 和 B 可以有效地切换任务，从而显著降低存储需求和多个任务切换的成本。...Freeze 监督微调方法 4.1 Freeze 微调方法的概念 Freeze 方法，即参数冻结，对原始模型部分参数进行冻结操作，仅训练部分参数，以达到在单卡或不进行 TP 或 PP 操作，就可以对大模型进行训练
在微调过程中，通过反向传播算法对模型进行优化，使得模型在目标任务上表现更好； 评估 使用目标任务的测试集对微调后的模型进行评估，得到模型在目标任务上的性能指标。...首先，需要大量的标注数据用于目标任务的微调，如果标注数据不足，可能会导致微调后的模型表现不佳。其次，由于预训练模型的参数和结构对微调后的模型性能有很大影响，因此选择合适的预训练模型也很重要。...LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数，在冻结原模型参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。...冻结共享模型，并通过替换矩阵 A 和 B 可以有效地切换任务，从而显著降低存储需求和多个任务切换的成本。...Freeze 监督微调方法 4.1 Freeze 微调方法的概念 Freeze 方法，即参数冻结，对原始模型部分参数进行冻结操作，仅训练部分参数，以达到在单卡或不进行 TP 或 PP 操作，就可以对大模型进行训练
，经过emb和transformer后得到用户的emb；对于查询和item在考虑其自身特征外，通过LLM提取文本特征。...而LLM是预训练好的，不受训练推荐模型的各个域的数据的影响，因此有助于提取域不变特征。 2.2 门控融合 在通过编码层得到对应的emb后，从不同方面融合查询和item的emb。...每个域分支的输入为前面所述的用户，查询和item的emb，输出是对点击率ctr和查询-item相关性的预测。 2.4 下游任务有监督微调 经过预训练的基础模型可以以预训练微调的方式使下游任务受益。...下游模型从基础模型中恢复参数，冻结部分参数并微调其余层。作者试验了不同的冻结微调拆分方式。...冻结预训练好的emb（图1中的L0），其余层进行微调 冻结emb和编码层参数，其余层进行微调 3.结果 表2反映不同方法之间的对比结果，最后两个方法是本文所题方法，即MMoE作为多任务模块，结合域自适应
其核心思想是只调整预训练模型中的一小部分参数，而不是像传统微调那样更新所有参数。这样可以显著降低计算和存储成本，使得在资源有限的环境中也能高效地进行模型微调。...其核心思想是只调整预训练模型中的一小部分参数，而不是像传统微调那样更新所有参数。这样可以显著降低计算和存储成本，使得在资源有限的环境中也能高效地进行模型微调。...**Adapter Tuning（适配器调整）**：例如在 Transformer 网络的两个 FNN 层后增加 Adapter 层。...Adapter 层通过学习降维后的特征来减少参数数量，同时使用 skip-connection 技术确保最差情况下能退化为 identity，保持模型稳定性。2....使用 LoRA 时，冻结原模型的大部分参数，然后注入一对低秩分解矩阵。通过训练这对小矩阵来微调模型，例如在特定领域的文本生成任务中，使模型生成更符合该领域特点的文本。
因此，该研究得出结论，对 transformer 的训练会导致注意力头具有解码语法树的潜力。 预训练语言模型在各种自然语言处理任务上的惊人表现，引起了人们对其分析的兴趣。...Probing 是进行此类分析所采用的最普遍的方法之一。在典型的 probing 研究中，probing 是一个插在中间层的浅层神经网络，通常是一个分类器层。其有助于探查不同层捕获的信息。...使用辅助任务对 probing 进行训练和验证，以发现是否捕获了此类辅助信息。...一般来讲，研究者首先冻结模型的权重，然后在模型的上下文表示的基础上训练probe，从而预测输入句子的属性，例如句法解析（其对句子结构进行分析，理清句子中词汇之间的连接规则）。...不过未训练的 BERT 表示并不适合这种情况。 最后，研究者将 BERT 的注意力权重（通过其预训练的注意力头计算）直接插入到原文公式 (8) 并分析产生的未标记附件分数。
这个艰巨而富有挑战性的任务便落到了BERT 头上，作为自然语言处理（NLP）领域机器学习工具的不二选择，利用BERT模型来对Twitter上海量的COVID-19信息自动进行分类、过滤和总结，提高对Twitter...图1 Huggingface 从huggingface中加载预先训练好的模型： 图2 可以使用内置的管道来预测内部标识： 图3 从TF-Hub中加载预先训练好的模型： 图4 用以下脚本对CT-BERT...预训练 预训练代码在现有的预训练模型(如BERT-Large)基础上，对目标域数据（在这个例子中是推特数据）进行无监督的预训练。此代码原则上可以用于任何特殊专业领域数据集的预训练。...训练结果 图19显示了CT-BERT对验证数据集预训练25k步长及进行1k步验证后的结果，所有的指标均通过整个培训过程得到验证。...对于与COVID-19相关的数据集，在预训练完成20万步步长之后，下游性能有了明显的改进。SST-2这个唯一的非推特数据集，其性能改进则要慢得多，在预训练完成20万步步长之后，性能才开始改善。
希望对想要使用bert提供线上推理服务的小伙伴有帮助。 下面按照如下的思维导图进行详细讲解： 01 为啥要学bert-as-service 1....不同语言的预训练模型可以通过如下链接进行下载： https://github.com/hanxiao/bert-as-service#1-download-a-pre-trained-bert-model...获得有效的embedding向量表示 BERT输入层是将文本转化成词编码、句子对关系编码和位置编码，需要将三层embedding进行融合进入编码器。...下面看看bert-as-service项目如何解决这个问题。当服务端收到多个客户端的请求后，主要通过ventilator组件来进行批处理调度和负载均衡。...工人们收到这些小任务后开始工作，工作内容就是使用bert进行预测，预测完之后会将结果统一发送给sink组件。
论文地址 https://arxiv.org/pdf/1810.04805 Abstract BERT的设计是通过在所有层中对左右上下文进行联合调节，来预先训练来自未标记文本的深层双向表示。...C 其他消融研究 C.1 训练步数的影响 图5展示了在MNLI开发集上使用预训练了k步的模型进行微调后得到的准确度。...造成的不匹配的影响更大，因为模型在训练的时候，特征提取层没有机会调整特征表示(因为被冻结了)。...也就是说在训练的过程中，网络的特征提取层是被冻结的，只有后面的密集链接分类器部分是可以参与训练的。 fine-tuning: 微调。...和feature-based的区别是，训练好新的分类器后，还要解冻特征提取层的顶部的几层，然后和分类器再次进行联合训练。
论文地址 https://arxiv.org/pdf/1810.04805 Abstract BERT的设计是通过在所有层中对左右上下文进行联合调节，来预先训练来自未标记文本的深层双向表示。...C 其他消融研究 C.1 训练步数的影响 图5展示了在MNLI开发集上使用预训练了k步的模型进行微调后得到的准确度。 ?...可以看到，Feature-based的方式下，MASK造成的不匹配的影响更大，因为模型在训练的时候，特征提取层没有机会调整特征表示(因为被冻结了)。...也就是说在训练的过程中，网络的特征提取层是被冻结的，只有后面的密集链接分类器部分是可以参与训练的。 fine-tuning: 微调。...和feature-based的区别是，训练好新的分类器后，还要解冻特征提取层的顶部的几层，然后和分类器再次进行联合训练。
：早期] POS和NER两种表征体系 11个词窗，100个隐层神经元，在12w词上训练7周 [预训练的词向量：当前 (2014年 -)] 我们可以随机初始化词向量，并根据我们自己的下游任务训练它们 但在绝大多数情况下...转移 NLM 知识的一般思路是一样的 这里应用于文本分类 [ULMfit ] 在大型通用领域的无监督语料库上使用 biLM 训练 在目标任务数据上调整 LM 对特定任务将分类器进行微调 使用合理大小的...4.15 Transformer解码器 [Transformer解码器] decoder 中有两个稍加改变的子层 对之前生成的输出进行 Masked decoder self-attention Encoder-Decoder...mask 的方式进行整个上下文的预测，使用了双向的上下文信息 5.2 BERT 训练任务：预测下一句 [BERT 训练任务：预测下一句] 学习句子之间的关系，判断句子 B 是句子 A 的后一个句子还是一个随机的句子...(en news testb) ] 5.8 BERT在SQuAD问答上的表现 [BERT在SQuAD问答上的表现] 5.9 BERT预训练任务效果 [BERT预训练任务效果] 5.10 BERT参数量级对效果影响
通过使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的模型，可以将这些模型应用于特定的图像分类任务，如猫狗分类、花卉分类等。 目标检测： 目标检测是识别并定位图像中的多个对象。...迁移学习的主要步骤 迁移学习通过使用在大型数据集上预训练的模型，提高新任务的性能。以下是迁移学习的简要步骤： 1.选择在类似任务上表现优异的预训练模型（如VGG、ResNet、BERT等）。...2.使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）加载预训练模型。 3.冻结预训练模型的部分或全部层，以保留其学到的特征。 4.在预训练模型基础上添加新的层，以适应目标任务。...6.在目标数据集上训练模型，必要时解冻部分层进行微调。 7.使用验证集或测试集评估模型性能，并调整训练策略。 8.将经过微调和评估的模型部署到生产环境。 4....加载预训练模型：我们加载预训练的VGG16模型，并冻结其卷积基，这样就不会在训练过程中更新这些层的权重。 构建新的模型：在卷积基之上添加新的全连接层。
首先进行一些必要的准备工作，包括导入相关库以及对数据进行预处理以便于绘图。 在上述代码中，我们导入了numpy、pandas、UMAP、matplotlib等相关库。通过调用model....我们将通过对其进行微调等操作，为读者提供在 NLP 中使用迁移学习模型的更好理解和实践指导。...可以利用 BERT 从文本数据中提取高质量的语言特征，也可以使用自己的数据针对特定任务（如分类、实体识别、问答等）对其进行微调，以产生最先进的预测结果。...因此，训练微调后的模型所花费的时间要少得多。这就好比我们已经对网络的底层进行了大量的训练，现在只需要在将其输出作为分类任务的特征时，对它们进行轻微的调整即可。...这个标记具有特殊意义，BERT由12个Transformer层组成，每个Transformer层接收一系列标记嵌入并输出相同数量的嵌入，但特征值会改变。
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