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BERT-Whitening-Pytorch: Pytorch下的BERT白化实现

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简介：
简介：本项目为基于PyTorch框架实现的BERT模型白化技术，旨在优化预训练语言模型在特定任务上的表现，提升特征提取效率与准确性。 BERT增白是一种在文本语义搜索中有广泛应用的技术。该技术不仅提升了无监督语义矢量匹配的性能，还通过减少向量维度来降低内存使用，并提高如FAISS等矢量搜索引擎的检索效率。 这种方法最早由苏建林在其博客中提出。 重现实验结果所需准备如下： 1. 下载数据集： ``` $ cd data $ .download_datasets.sh $ cd .. ``` 2. 下载模型： ``` $ cd model $ .download_models.sh $ cd .. ``` 在完成下载后，`data`和`model`目录的结构如下： ``` ├── data │ ├── AllNLI.tsv │ ├── download_datasets.sh │ └── downstream │ ├── COCO │ ├── CR ```

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  • BERT-Whitening-Pytorch: Pytorch下的BERT白化实现
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    简介：本项目为基于PyTorch框架实现的BERT模型白化技术，旨在优化预训练语言模型在特定任务上的表现，提升特征提取效率与准确性。 BERT增白是一种在文本语义搜索中有广泛应用的技术。该技术不仅提升了无监督语义矢量匹配的性能，还通过减少向量维度来降低内存使用，并提高如FAISS等矢量搜索引擎的检索效率。 这种方法最早由苏建林在其博客中提出。 重现实验结果所需准备如下： 1. 下载数据集： ``` $ cd data $ .download_datasets.sh $ cd .. ``` 2. 下载模型： ``` $ cd model $ .download_models.sh $ cd .. ``` 在完成下载后，`data`和`model`目录的结构如下： ``` ├── data │ ├── AllNLI.tsv │ ├── download_datasets.sh │ └── downstream │ ├── COCO │ ├── CR ```
     
  • 基于PyTorch的TransformerEncoder的BERT实现：pytorch-bert
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    pytorch-bert是一款基于PyTorch框架开发的库，实现了Transformer Encoder架构下的BERT模型。它为自然语言处理任务提供了强大的预训练模型支持。 皮托伯特 使用 PyTorch 的 TransformerEncoder 和预训练模型 BERT 实现。安装方法为 `pip install pytorch-bert`。 用法示例： ```python config = BertConfig.from_json(path-to-pretrained-weights/bert_config.json) model = Bert(config) load_tf_weight_to_pytorch_bert(model, config, path-to-pretrained-weights/bert_model.ckpt) ``` 将模型文件下载到存储库中。
     
  • 基于PyTorch的Bert模型实现
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了预训练语言模型BERT，并在此基础上进行微调和应用开发。 基于PyTorch实现的BERT模型是一种预训练的自然语言处理模型，在大规模文本数据上进行预训练后可以通过微调适应各种NLP任务，如文本分类、语言生成、问答等。该代码包含以下主要组件：PositionalEncoding用于为输入序列添加位置信息；MultiHeadAttention多头自注意力机制捕捉不同单词之间的关系；PositionwiseFeedForward前馈神经网络增强模型的表达能力；TokenEmbedding词嵌入层将输入的单词索引转换为向量表示；SegmentEmbedding分割嵌入层表示句子的分割信息；PositionEmbedding位置嵌入层添加序列中单词的位置信息。TransformerLayer由多头自注意力和前馈神经网络组成。
     
  • 用PyTorch从零实现Bert模型
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    本教程详细介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch从头开始构建和训练BERT语言模型的过程，适合对自然语言处理和机器学习感兴趣的开发者。 BERT全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由谷歌在2018年10月发布的语言表示模型，在自然语言处理领域具有里程碑式的意义。本资源使用Pytorch从零开始实现了经典的BERT模型，包括BertEmbeddings、BerPooler和Transformer的多头自注意力模块MultiHeadSelfAttention()以及前馈模块FeedForward()，其中FeedForward()中的激活函数为GELU()等详细代码。
     
  • BERT-PyTorch: 使用AMP在分布式PyTorch中训练BERT
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    简介：本文介绍了如何使用自动混合精度（AMP）技术，在分布式环境下利用PyTorch框架高效地进行大规模BERT模型的训练。 BERT对于PyTorch 该存储库提供了用于在PyTorch中对BERT进行预训练和微调的脚本。 目录概述： - 该实现基于Google的原始版本，并进行了优化。 - 存储库提供数据下载、预处理、预训练以及从Transformer模型派生出的双向编码器表示（BERT）的微调脚本。 主要区别在于： 1. 脚本集成了LAMB优化器，用于大批量培训； 2. 使用Adam优化器进行微调； 3. 采用融合CUDA内核以加速LayerNorm操作； 4. 利用NVIDIA Apex自动执行混合精度训练。 此外，此版本与NVIDIA实现之间的主要区别包括： - 脚本设计为在包含的Conda环境中运行； - 增强的数据预处理支持多线程处理，在可能的情况下； - 使用PyTorch AMP代替Apex进行混合精度培训； - 通过TensorBoard提供更好的日志记录功能，提高生活质量。
     
  • BERT-Whitening: 简单的向量白化提升句向量质量
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    本文介绍了BERT-Whitening方法，通过简单有效的向量白化技术显著提高句向量的质量，增强了模型在语义理解任务中的表现。 通过简单的向量白化来提升句向量的质量，可以达到甚至超过BERT-flow的效果。 介绍 论文： @article{su2021whitening, title={Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval}, author={Su, Jianlin and Cao, Jiarun and Liu, Weijie and Ou, Yangyiwen}, journal={arXiv preprint arXiv:2103.15316}, year={2021} } 交流 微信群请加机器人微信号spaces_ac_cn。
     
  • (PyTorch)下载bert-base-chinese模型文件
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    本教程介绍如何使用PyTorch框架下载和加载预训练的中文BERT模型（bert-base-chinese），涵盖环境配置及代码示例。 (pytorch)模型文件下载 bert-base-chinese
     
  • PyTorch-Pretrained-BERT-Master_基于Python的BERT问答模型_BERT_
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    PyTorch-Pretrained-BERT-Master 是一个使用Python实现的BERT预训练模型库，专注于自然语言处理任务中的问答系统开发。 BERT预训练代码可用于语言模型的训练或进行文本分类、序列标注、问答等任务的继续训练。
     
  • BERT-NER-Pytorch：基于BERT的中文NER（Softmax, CRF, Span方法）
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    BERT-NER-Pytorch是一款利用Pytorch框架实现的基于BERT模型的中文命名实体识别工具，采用Softmax、CRF及Span三种方法进行实体抽取。 使用BERT的中文命名实体识别（NER）模型。数据集包括cner。 可用模型列表： - BERT + Softmax - BERT + CRF 需求版本：1.1.0，PyTorch < 1.5.0, cuda = 9.0, python3.6 输入格式采用BIOS标记方案，每个字符的标签为一行。句子用空行分隔。 例如： 美 B-LOC 国 I-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 I-PER 运行代码在run_ner_xxx.py或run_ner_xxx.sh中修改配置信息。 模型文件结构如下： ``` ├── prev_trained_model | └── bert_base | | ├── pytorch_model.bin | | ├── config.json | | ├── vocab.txt | | └── ... ``` CLUENER结果：BERT在dev上的整体性能： - 准确性（实体） - 召回率
     
  • BERT-Chinese-文本分类-Pytorch-master.zip
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    该代码库包含了一个基于PyTorch框架实现的中文文本分类模型，使用了预训练模型BERT-Chinese进行微调，适用于多种自然语言处理任务。 这段文字描述了一个完整的BERT模型源代码示例，该代码已经进行了详细的中文注释和简化处理，并以文本分类任务为例提供了一个可以直接使用的demo。只需稍作修改即可应用于其他相关任务中。