transformer微调模型
时间: 2023-10-28 08:05:40 浏览: 52
Transformer微调模型是指在预训练的Transformer模型基础上,通过在特定任务上进行微调,使其能够更好地适应该任务。微调可以通过在特定数据集上进行有监督的训练来实现,以提高模型在该任务上的性能。在自然语言处理领域,微调模型通常用于文本分类、命名实体识别、问答等任务。使用transformers库可以方便地加载和微调预训练的Transformer模型,同时提供了易于使用的管道功能,使得微调模型变得更加容易。
相关问题
adapter transformer微调
adapter transformer微调是指在模型训练过程中对adapter层和transformer层进行微调的过程。在K-Adapter中,adapter层被插入到两个transformer层之间,每个adapter层通过全连接层进行向下和向上的project操作。在AdapterFusion中,每一层的AdapterFusion层更倾向于attend到其他任务的adapter。而在AdapterDrop中,每个transformer层只保留最顶端的一个adapter层。
基于transformer的模型
基于Transformer的模型通常有两个主要应用领域:图像处理和自然语言处理。
在图像处理领域,一种基于Transformer的模型是MAE(Masked Autoencoders),它结合了Transformer的encoder和decoder。相比于之前的模型,MAE不仅使用了encoder来抽取图像特征,还使用了decoder来进行图像重建恢复。
在该模型中,首先需要将图像的patch通过线性投影展平,并映射到和Transformer块中隐向量大小相同的dmodel维度。这样可以使得图像数据能够被输入到Transformer模型中进行处理。
在自然语言处理领域,一个基于Transformer的模型是GPT(Generative Pre-trained Transformer)。GPT的核心思想是将Transformer的decoder提取出来,在大量没有标注的文本数据上进行训练,从而得到一个预训练的语言模型。然后,可以通过在特定子任务上进行微调,来得到适用于不同任务的分类器。
总结来说,基于Transformer的模型在图像处理领域可以用于图像特征抽取和图像重建,而在自然语言处理领域则可以用于语言模型的预训练和微调任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于transfomer架构的模型[GPT、BERT、VIT、ST、MAE等等]总结](https://blog.csdn.net/emttxdy/article/details/128682119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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