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[人工智能]【组队学习】Task03:学习BERT和GPT

组队学习资料:

datawhale8月组队学习
-基于transformers的自然语言处理(NLP)入门

Task03主要学习内容:
2.3-图解BERT.md
2.4-图解GPT.md

声明:NLP纯小白,本文内容主要是作为个人学习笔记,可能很多地方我自己理解也不是很到位,仅供参考,有争议的话可以多查点儿其他资料,并请评论区留言指正!谢谢

图解BERT

在这里插入图片描述

图解GPT

在这里插入图片描述

BERT使用基本思路

BERT开源github地址
基本使用思路:查找预训练好的模型,在别人已有模型基础上进行自主化训练
在这里插入图片描述

基于MRPC的BERT代码实现

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

篇章小测

1、问题4: BERT预训练时mask的比例,可以mask更大的比例吗?

2、问题5: BERT如何进行tokenize操作?有什么好处?
3、问题6: GPT如何进行tokenize操作?和BERT的区别是什么?
4、问题7: BERT模型特别大,单张GPU训练仅仅只能放入1个batch的时候,怎么训练?

其他参考资料

问题:AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘gfile’
import tensorflow 报错 as tf ImportError: DLL load failed
TensorFlow报错:AttributeError: module ‘tensorflow_core._api.v2.train’ has no attribute 'Optimizer‘

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加:2021-08-21 15:22:26  更:2021-08-21 15:23:42 
 
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