ALBERT-TF2.0：在TF2.0上进行ALBERT模型的预训练与微调

简介：
ALBERT-TF2.0是一款基于TensorFlow 2.0框架实现的深度学习工具包，专注于ALBERT模型的高效预训练及微调过程。 使用TF2.0的ALBERT模型微调 该存储库包含针对ALBERT的TensorFlow 2.0实现。 要求： - python3 - 安装依赖：`pip install -r requirements.txt` ### ALBERT预训练 从零开始的ALBERT模型预训练和特定于域的微调。 1. 下载ALBERT TF 2.0权重。版本分为Version 1 和 Version 2。 2. 将下载后的模型解压缩到存储库中。 注意：以上重量不包含原始模型中的最后一层，仅用于微调下游任务。 ### 转换 从TF-HUB转换至TF 2.0全权模型 ### 下载GLUE数据 使用以下命令行脚本下载： ```bash python download_glue_data.py --data_dir glue_data --tasks all ``` ### 微调准备和执行 为了准备好用于最终模型训练的微调数据，请运行相关脚本。该过程将生成tf_record格式的结果数据集，并且这些结果数据集及元信息需要在后续的训练或评估过程中使用。 特定于任务的参数将在以下各节中详细介绍。