whaido团队达观杯第四名:BERT预训练与finetuning详解
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更新于2024-08-05
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达观杯模型介绍文档是由参赛队伍whaido编写的,他们在比赛中获得了第四名的好成绩。这个文档详细阐述了他们使用的竞赛模型和技术策略。比赛的官方地址可以参考<https://biendata.com/competition/datagrand/>。
模型的核心是基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的预训练和微调方法。具体来说,他们采用了BERT-Base版本,专为中文(简体和繁体)设计,拥有12层、768隐藏层节点、12个注意力头和大约1.1亿参数。模型的相关配置信息存储在bert_base/bert_config.json文件中,词汇表则来自corpus生成的vocab.txt。
预训练阶段是整个模型的关键环节。参赛者将原始的corpus.txt数据转换为corpus_bert.txt,通过在每行间添加空行来划分段落,因为BERT在预测上下文时非常重视段落内的句子关系。由于数据已经进行了脱敏处理,他们没有使用BERT的原始预训练模型,而是从头开始。他们使用了一个名为create_pretraining_data.py的脚本,设置了一些参数,如max_seq_length为200(根据corpus.txt中的句子长度分布调整),masked_lm_prob设为0.15,以优化预训练效率。
参赛队伍还调整了bert_config.json中的vocab_size,确保其与vocab.txt一致,并使用随机种子12345和dupe_factor为5来增加数据多样性。通过这些步骤,他们成功地预训练了模型,然后将其用于finetuning阶段,使用train.txt数据进行微调,最后对test.txt进行预测。
whaido团队的策略是精心定制的BERT模型,注重预训练过程中的句子关系处理和参数调整,以达到在达观杯竞赛中取得第四名的优秀表现。这份文档提供了深入理解他们技术路径的宝贵资料,对于理解和复制类似的自然语言处理模型具有重要的参考价值。
2023-11-07 上传
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2024-01-14 上传
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