HuggingFace Tokenizers 是一个高效的文本分词库,用于将自然语言文本分割成单个的标记(tokens),以便用于自然语言处理任务中,如文本分类...
我们将会研究下创建和使用模型,我们以 BERT 架构模型为例。 1. 创建模型 如果我们打算创建一个新的模型,即: 从头开始训练一个 BERT 模型,我们可以按...
Transformer 通常有数树百万、甚至数百亿的参数,训练和部署这些模型是一项复杂的工作。此外,由于几乎每天都会发布新模型并且每个模型都有自己的实现,使用它...
Type Traits 是 C++11 中的一种模板元编程技术,它提供了一系列的模板类和函数,用于在编译时查询和操作类型信息。这些类型特征可以用于泛型编程中,帮...
对联生成作为一种文本生成任务,通常要求生成内容具有对称性和韵律。过去,我们多采用基于预训练模型的微调方法来完成这一任务。这一次,我们尝试使用较小尺寸的 Llam...
GPT-2 是 OpenAI 于 2019 年推出的一个基于 Transformer 的 解码器(Decoder)架构的自然语言处理模型。它通过无监督学习大规模...
数据集是中文的酒店评论,共有 50216 + 12555 条评论,前者是训练集,后者是验证集。clean_data 函数是对评论做的一些简单的处理。train_...
我们了解下如何使用 Datasets 库来加载、处理数据集。安装命令如下: 1. 加载数据集 Datasets 库可以加载在线数据集:https://huggi...
对于命名实体识别任务,基于神经网络的方法应用非常常见。其中的 CRF 层对于刚刚接触学习的同学可能不是特别容易理解,下联链接的文章的作者对 CRF 做了非常好的...
Albert(A Lite Bert For Self-Supervised Learning Of Language Representations)是对 B...
字节对编码(Byte-Pair Encoding,BPE)最初被开发为一种文本压缩算法,后来被 OpenAI 用于 GPT 模型预训练时的分词。许多 Trans...
我们在使用 transformers 时,需要使用自己的数据来构建 tokenizer。这里我们使用 tokenizer 库,该库可以帮我们更加轻松的构建不同类...
在 Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention 中,作者提到 LSTM 和 RNN...