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解读《Representation Degeneration Problem in Training Natural Language Generation Models》
本文解读了《Representation Degeneration Problem in Training Natural Language Generation Models》,包括对Bert词向量的观测统计和理论解释,重点讨论了低频词在模型训练中的影响。- 286
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用Tensorflow-GPU 2.10版本实现文本抽取答案的过程
本文详细介绍了使用Tensorflow-GPU 2.10版本实现从文本中抽取答案的过程,包括数据准备和模型构建,涉及Bert模型和SQuAD数据集,同时使用Hugging Face库。- 304
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Bert模型微调对向量空间的影响
本文探讨了Bert模型微调对文本表征的向量空间产生的影响,以及通过探测任务来观察向量空间的分布变化。作者结合文本分类任务和DirectProb探测任务,展现了模型微调对Bert向量空间的影响,并提出了对聚类结果的多种使用方式。- 415
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BERT模型的Embedding解析与实现
本文详细解析了BERT模型的Embedding部分,包括Token Embeddings、Segement Embeddings和Position Embeddings的定义和实现。同时介绍了在transformers库中对Embedding的处理方式。适合对BERT模型感兴趣的读者阅读。- 290
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在AWS上使用Habana Gaudi加速卡快速设置实例和微调BERT模型
本教程将手把手向你展示如何在AWS上快速设置Habana Gaudi实例,并用其微调一个用于文本分类的BERT模型,让你能够轻松重用相关代码。- 139
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如何在8GB GPU上训练BERT模型?注意事项与性能评估
了解如何在8GB GPU上从零开始训练BERT模型,并了解性能评估和注意事项。本文讨论了GPU利用率、内存使用率、温度控制以及性能对比。- 788
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