transformer预训练
时间: 2023-09-07 11:15:28 浏览: 68
Transformer预训练是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型预训练方法。它是通过在大规模的文本数据上进行无监督学习,使模型学习到语言的一般特征和语义表示能力。这种预训练方法可以使模型具备更好的语义理解和上下文理解能力,从而在下游任务上表现更好。
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。Transformer模型通过编码器-解码器结构,将输入序列映射到输出序列。在预训练阶段,Transformer模型会通过掩码语言建模(Masked Language Modeling, MLM)和下一句预测(Next Sentence Prediction, NSP)等任务进行训练。MLM任务要求模型预测被掩码的输入序列中的缺失词语,而NSP任务要求模型判断两个句子之间是否存在关联。
通过预训练,Transformer模型可以学习到丰富的语义表示,从而可以应用于多种下游任务,如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。在实际应用中,经过预训练的Transformer模型通常还会进行微调,以进一步适应特定的任务和数据集。
相关问题
transformer预训练模型
在自然语言处理领域,transformer预训练模型已经得到广泛认可和应用。预训练模型的主要应用方式是先进行预训练语言模型(上游任务),然后把预训练的模型适配给下游任务(在自然语言处理中要完成的实际的任务,如情感分析,分类,机器翻译等),以完成各种不同的任务,如分类、生成、标记等等。预训练模型非常重要,预训练的模型的性能直接影响下游任务的性能。transformer预训练模型是一种基于transformer模型的预训练语言模型,它使用了位置嵌入(positional encoding)来理解语言的顺序(获取时间序列关系),使用自注意力机制和全连接层来进行计算。BERT就是从transformer中衍生出来的预训练语言模型。与传统的LSTM/RNN模型相比,transformer的训练是并行的,一般以字为单位训练的,这样就大大加快了计算效率。
transformer预训练权重
Transformer预训练权重是指通过使用公开的语料进行训练而得到的可复现的模型权重。这些权重在huggingface上进行了开源,并提供了详细的训练过程说明,用户可以根据需要轻松地复现这些权重。这些预训练权重经过定量和定性的评估,质量较好且具有竞争力的性能表现。此外,还提供了各种类型的预训练权重,可以根据具体需求选择合适的模型。这些权重是使用UER-py进行预训练,然后通过转换脚本转换成Huggingface Transformers可以加载和推理的格式。对于微调和推理,UER项目内部也提供了相应的脚本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [中文Transformer(BERT,GPT,T5等)预训练模型权重](https://blog.csdn.net/qq_34832393/article/details/115463344)[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: 50%"]
- *2* *3* [Vision Transformer模型与预训练权重简析](https://blog.csdn.net/caoyz/article/details/125108578)[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: 50%"]
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