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NLP在迁移学习与泛化能力的应用:从原理到实践

迁移学习在NLP中的应用3.1 情感分析在情感分析任务中,迁移学习可以通过利用在大规模通用语料库上训练的情感表示,提高模型对于特定领域情感分析任务的性能。...# 加载预训练的命名实体识别模型pretrained_model = BertForTokenClassification.from_pretrained('dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03...泛化能力的重要性泛化能力是指模型在面对未见过的数据时能够做出准确预测的能力。在NLP中,泛化能力决定了模型在真实场景中的实际效用。...:", augmented_text)5.2 模型正则化模型正则化是通过在训练过程中对模型的复杂度进行约束,防止模型过拟合,从而提高泛化能力的一种方法。...在NLP中,可以通过在模型中引入dropout层、权重正则化等技术来实现正则化。

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最新自然语言处理库transformers

如何安装套件 模型架构 体系结构(带预训练权重) 在线演示 试用文本生成功能 用法 分词和模型使用:Bert和GPT-2 TF2.0和PyTorch 用10行代码训练TF2.0模型,并将其加载到PyTorch...中 管道 使用管道:使用管道进行分词和微调 微调与使用脚本 使用提供的脚本:GLUE,SQuAD和文本生成 分享你的模型 上传和与社区共享你的微调模型 从pytorch-transformers到 transformers...在将来的某个时候,你将能够从预训练或微调模型无缝过渡到在CoreML中进行生产,或者在CoreML中对模型或应用进行原型设计,然后从TensorFlow 2.0和研究其超参数或体系结构!...import torch from transformers import * # transformer有一个统一的API # 有10个Transformer结构和30个预训练权重模型。..., BertForTokenClassification, BertForQuestionAnswering] # 体系结构的所有类都可以从该体系结构的预训练权重开始 #注意,为微调添加的额外权重只在需要接受下游任务的训练时初始化

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    如何将机器学习的模型部署到NET环境中?

    这就是为什么你有时需要找到一种方法,将用Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。...在本文中,将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。 输入:Flask 我们可以使用Flask作为共享和主持机器学习预测的一种方式。...在中间留出空间,以便稍后在中间添加模型和路线。 请注意,我们指定了我们运行的希望应用程序的主机和端口。...创建并训练一个模型 加载Titanic 数据集并在其上创建一个模型: 制作一个简单的API 这是比较有趣的部分。...保存文件并启动你的应用程序。现在就有一个简单的API模型了! 部署到NET环境 在NET环境中部署Flask有很多选择,它们将大大依赖于你的基础架构的选择。

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    如何将Power Pivot中的数据模型导入Power BI?

    小勤:怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊? 大海:这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤:啊?从Excel工作簿获取数据? 大海:No,No,No!...大海:这样一导入,做些必要的选择: 然后,就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了,结果如下图所示...我的Excel里没有建查询啊?怎么导入Power BI却生成了一个查询? 大海:你这个是没有经过Power Query,直接从表格添加到Power Pivot数据模型的吧? 小勤:对的。...直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...只要还是这个查询并且保证查询的结果跟原来的一样,就没问题了。 小勤:好的。看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据,然后再加载到Power Pivot数据模型更好。

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    深度解析BERT:从理论到Pytorch实战

    技术点: 动态掩码: 在每个训练周期(epoch)中,模型看到的每一个句子的掩码都是随机的,这样可以增加模型的鲁棒性。...from transformers import BertForTokenClassification # 加载用于Token分类的BERT模型 model = BertForTokenClassification.from_pretrained...由于BERT模型通常非常大,手动实现整个架构并加载预训练权重是不现实的。幸运的是,有几个库简化了这一过程,其中包括transformers库,该库提供了丰富的预训练模型和相应的工具。...然后,在微调过程中,同时更新BERT模型和分类层的权重。...高度解释性: 虽然深度学习模型通常被认为是“黑盒”,但BERT和其他基于注意力的模型提供了一定程度的解释性。例如,通过分析注意力权重,我们可以了解模型在做决策时到底关注了哪些部分的输入。

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    BERT原理解读及HuggingFace Transformers微调入门

    对于Masked Language Modeling,给定一些输入句子(图1中最下面的输入层),BERT将输入句子中的一些单词盖住(图1中Masked层),经过中间的词向量和BERT层后,BERT的目标是让模型能够预测那些刚刚被盖住的词...Tokenizer 下面两行代码会创建 BertTokenizer,并将所需的词表加载进来。首次使用这个模型时,transformers 会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。...attention_mask告诉模型,哪些Token需要被模型关注而加入到模型训练中,哪些Token是被填充进去的无意义的符号,模型无需关注。...在这段代码中,BertForSequenceClassification在BertModel基础上,增加了nn.Dropout和nn.Linear层,在预测时,将BertModel的输出放入nn.Linear...除了BertForSequenceClassification,还有BertForQuestionAnswering用于问答,BertForTokenClassification用于序列标注,比如命名实体识别

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    如何将大模型应用到自己的业务中?7种大模型应用方式和代表论文总结

    如何将大模型应用落地到自己的业务或工作中?这篇文章整理了7种目前业内最常用的大模型应用方法,以及各个方法的代表论文。通过对各种应用大模型方法的特点对比,找到最适合自己场景的应用方法。...2、Prompt Prompt是GPT以来的一种大模型应用方式,基于生成式语言模型(Transformer Decoder),将下游任务通过prompt的形式转换成完形填空任务,让模型预测缺失部分的文本...代表论文:Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation(2021) 5、Adapter-tuning 在大模型的中间部分加一个参数量较小的网络结构...NLP任务都转换为自然语言,在大模型的基础上finetune全部参数,finetune的目标就是语言模型,通过这种方式让预训练大模型适应人类的指令(即人类描述各类NLP任务,并要求模型给出答案的语言范式...7、Knowledge Distillition 从大模型中获取数据,用获取到的数据训练尺寸更小的模型,过程中结合思维链等技术,让模型生成更有价值更准确的训练数据。

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    一行代码即可调用18款主流模型!PyTorch Hub轻松解决论文可复现性

    很多论文选择随文附上代码和训练模型,在一定程度上对使用者起到了帮助作用,但成效并不明显。复现过程中,仍有大量工作需要论文读者自己摸索。 PyTorch Hub是什么?...我自己的模型也能发吗? 只需要在预训练模型(包括模型定义及预训练权重)加入一个hubconf.py文件,就可以通过PyTorch Hub将模型发布到GitHub仓库。...模型有3个特性: 每个模型文件可以被独立执行或实现某个功能 不需要除了PyTorch之外的任何软件包(在hubconf.py中编码为 dependencies[‘torch’]) 他们不需要单独的入口点...hubconfs.bert_hubconf import (bertTokenizer,bertModel,bertForNextSentencePrediction,bertForPreTraining,bertForMaskedLM,bertForSequenceClassification...,bertForMultipleChoice,bertForQuestionAnswering,bertForTokenClassification 和TensorFlow Hub有什么区别?

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    使用DeepSpeed进行大模型推理加速的指南

    DeepSpeed是一个开源工具库,旨在通过系统优化和压缩技术加速大规模模型的推理和训练过程。...权重剪枝:去除不必要的参数,减小模型大小并提高推理速度。推理自适应并行性:根据推理延迟和成本优化多GPU推理策略。量化感知训练:支持量化后的模型推理,如INT8推理,节省内存并减少延迟。...进行模型训练import deepspeedimport torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification...训练过程使用DeepSpeed提供的API进行训练。核心API包括前向传播、反向传播和权重更新。...deepspeed --num_gpus=2 train.py --deepspeed ds_config.jsonDeepSpeed支持检查点功能,可以在训练过程中定期保存模型状态,以便后续恢复。

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    Huggingface🤗NLP笔记6:数据集预处理,使用dynamic padding构造batch

    为啥会出现这个warning呢,因为我们加载的预训练权重是bert-based-uncased,而使用的骨架是AutoModelForSequenceClassification,前者是没有在下游任务上微调过的...这些在warning中也说的很明白。 接下来,我们试试直接构造一个size=2的batch,丢进模型去。...sentence1']) tokenized_sentences_2 = tokenizer(raw_train_dataset['sentence2']) 但对于MRPC任务,我们不能把两个句子分开输入到模型中...(它不需要把整个数据集都加载到内存里,同时每个元素一经处理就会马上被保存,因此十分节省内存。)...注意到,在这个tokenize_function中,我们没有使用padding,因为如果使用了padding之后,就会全局统一对一个maxlen进行padding,这样无论在tokenize还是模型的训练上都不够高效

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    BERT可视化工具bertviz体验

    bertviz简介 BertViz 是一种交互式工具,用于在Transformer语言模型(如 BERT、GPT2 或 T5)中可视化注意力网络。...它可以通过支持大多数Huggingface 模型,可以简单地通过 Python API 在 Jupyter 或 Colab 笔记本中运行。...双击顶部的任何彩色图块以过滤到相应的注意力头。 单击任何彩色图块以切换选择相应的注意力头。 单击图层下拉菜单以更改模型图层(零索引)。 模型视图 模型视图提供了整个模型中注意力的预览图。...每个单元格显示特定头部的注意力权重,按层(行)和头部(列)索引。 每个单元格中的线表示从一个标记(左)到另一个标记(右)的注意力,线重与注意力值成正比(范围从 0 到 1)。...在折叠视图(初始状态)中,线条显示了从每个标记(左)到每个其他标记(右)的注意力。在展开的视图中,该工具跟踪产生这些注意力权重的计算链。关于注意力机制的详细解释,请参考博客。

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    深度学习图像识别项目(下):如何将训练好的Kreas模型布置到手机中

    回顾一下,在这个由三部分组成的系列中,我们学习了: 如何快速构建图像数据集 训练Keras和卷积神经网络 使用CoreML将我们的Keras模型部署到手机应用程序中 我今天的目标是向你展示使用CoreML...将Keras模型部署到iphone手机中是多么简单。...从那里开始,我们将编写一个脚本将我们训练 好的Keras模型从HDF5文件转换为序列化的CoreML模型 – 这是一个非常简单的过程。 接下来,我们将在Xcode中创建一个Swift项目。...接下来,我们将训练好的Keras模型加载到一行(第23行)。 然后,我们从coremltools调用converter并将生成的模型保存到磁盘: ?...有趣的是,你可以看到文件比原始的Keras模型小,这可能意味着CoreML在转换过程中删除了了任何优化器状态。

    5.4K40

    Transformers2.0让你三行代码调用语言模型,兼容TF2.0和PyTorch

    更低的计算开销和更少的碳排放量 研究者可以共享训练过的模型,而不用总是重新训练; 实践者可以减少计算时间和制作成本; 提供有 8 个架构和 30 多个预训练模型,一些模型支持 100 多种语言; 为模型使用期限内的每个阶段选择正确的框架...3 行代码训练 SOTA 模型; 实现 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 模型的深度互操作; 在 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 框架之间随意移动模型; 为模型的训练...现已支持的模型 官方提供了一个支持的模型列表,包括各种著名的预训练语言模型和变体,甚至还有官方实现的一个蒸馏后的 Bert 模型: 1...., BertForMultipleChoice, BertForTokenClassification, BertForQuestionAnswering].../save/') pytorch_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('.

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    Transformers2.0让你三行代码调用语言模型,兼容TF2.0和PyTorch

    更低的计算开销和更少的碳排放量   研究者可以共享训练过的模型,而不用总是重新训练;  实践者可以减少计算时间和制作成本;  提供有 8 个架构和 30 多个预训练模型,一些模型支持 100 多种语言;...  为模型使用期限内的每个阶段选择正确的框架   3 行代码训练 SOTA 模型;  实现 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 模型的深度互操作;  在 TensorFlow 2.0 和...PyTorch 框架之间随意移动模型;  为模型的训练、评估和制作选择正确的框架。 ...现已支持的模型  官方提供了一个支持的模型列表,包括各种著名的预训练语言模型和变体,甚至还有官方实现的一个蒸馏后的 Bert 模型:  1...., BertForMultipleChoice, BertForTokenClassification,                            BertForQuestionAnswering

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    掌握 BERT:自然语言处理 (NLP) 从初级到高级的综合指南(1)

    在此代码片段中,我们加载了一个专为文本分类而设计的预训练 BERT 模型。我们对输入文本进行标记,将其传递到模型中并获得预测。针对特定任务对 BERT 进行微调,使其能够在现实应用中大放异彩。...BERT的注意力机制 现在我们已经了解了如何将 BERT 应用于任务,让我们更深入地了解 BERT 如此强大的原因——它的注意力机制。...我们使用 Hugging Face Transformers 可视化 BERT 的注意力权重。...这些权重显示了 BERT 对句子中不同单词的关注程度。 BERT 的注意力机制就像一个聚光灯,帮助它关注句子中最重要的内容。 BERT的训练过程 了解 BERT 如何学习是欣赏其功能的关键。...该模型为输入文本中的每个单词生成上下文嵌入。 BERT 的嵌入就像一个语言游乐场,单词在这里获得基于上下文的独特身份。

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    【机器学习】—机器学习和NLP预训练模型探索之旅

    问答系统 问答系统是从文本中自动提取答案的任务。预训练模型可以通过在大规模问答数据上进行预训练,从而提高答案的准确性和相关性。...在实际应用中,预训练模型的优化至关重要。...常见的模型压缩技术包括剪枝、量化和知识蒸馏等。 1.1 剪枝 剪枝(Pruning)是一种通过删除模型中冗余或不重要的参数来减小模型大小的方法。剪枝可以在训练过程中或训练完成后进行。...常见的剪枝方法包括: 权重剪枝(Weight Pruning):删除绝对值较小的权重,认为这些权重对模型输出影响不大。...3.1 知识蒸馏的基本原理 在知识蒸馏过程中,学生模型不仅学习训练数据的真实标签,还学习教师模型对训练数据的输出,即软标签。软标签包含了更多的信息,比如类别之间的相似性,使学生模型能够更好地泛化。

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