从零开始大模型开发与微调：BERT预训练任务与微调

最新推荐文章于 2025-04-27 20:52:28 发布
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分类专栏： AI大模型应用实战与Java大数据开发 文章标签： java python javascript kotlin golang 架构 人工智能
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从零开始大模型开发与微调：BERT预训练任务与微调

关键词：

  1. 大模型
  2. 预训练
  3. 微调
  4. BERT
  5. 自然语言处理
  6. 深度学习
  7. 高性能计算

1. 背景介绍

随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性的进展。特别是基于Transformer架构的预训练语言模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），因其强大的语言建模能力和广泛的泛化能力，迅速成为NLP研究的新宠。BERT模型由Google于2018年发布，其基于Transformer的自监督预训练方法，通过在大量无标签文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言表示，具备极强的语义理解和生成能力。

然而，大模型的开发与微调是一个复杂而系统的过程。本文旨在系统介绍从零开始开发与微调BERT预训练模型的关键技术和步骤，希望为从事NLP研究或应用的开发者提供实用的指导。

2. 核心概念与联系

2.1 核心概念概述

为了更好地理解BERT预训练与微调的过程&

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深度学习实战11(进阶版)-BERT模型的微调应用-文本分类案例
微学AI的博客
11-17 4586
大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个基于BERT模型做文本分类的实战案例，在BERT模型基础上做微调，训练自己的数据集，相信之前大家很多都是套用别人的模型直接训练，或者直接用于预训练模型进行预测，没有训练和微调过大模型，因为像BERT这种大模型一般人是训练不了的，我们只能在大模型的基础上进行微调，或者做下游任务改造。
【NLP】第3章 微调 BERT 模型
sikh_0529的博客
09-25 9734
但是基于 BERT 预训练模型的训练参数生成多任务微调模型是非同寻常的。掩码标记（隐藏要预测的标记）位于编码器的注意力层中，正如我们将在以下部分中放大 BERT 编码器层时看到的那样。我们探索了 BERT 的架构，它只使用了转换器的编码器堆栈。我们将微调一个 BERT 模型，该模型将确定一个句子的语法可接受性。换句话说，编码器的自注意力掩码可以完成这项工作，而不会受到解码器的掩码多头注意力子层的阻碍。在这次对 BERT 模型微调的最终正面评价上，我们对 BERT 训练框架有了一个整体的认识。
自然语言处理之情感分析：BERT模型的训练与微调
最新发布
zhubeibei168的博客
04-27 815
在自然语言处理(NLP)领域，情感分析是一项关键任务，旨在识别和提取文本中的情感信息。BERT模型，作为NLP的革命性进展，能够通过深度双向Transformer编码器理解文本的复杂结构。为了训练和微调BERT模型进行情感分析，首先需要一个合适的数据集。情感分析作为自然语言处理的一个重要分支，近年来随着深度学习技术的发展，尤其是预训练模型如BERT的出现，取得了显著的进步。多模态情感分析：结合文本、图像、音频等多种信息源，进行更全面的情感理解。
.BERT模型预训练与微调
qq_43703185的博客
09-16 1222
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46649052/article/details/118936381?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163149603816780357297206%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=163149603816780357297206&
Transformers实战02-BERT预训练模型微调
liaomin416100569的专栏
05-24 2940
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 模型的预训练语言表示方法，由Google研究团队于2018年提出。BERT 通过在大规模文本语料上进行无监督的预训练，学习了通用的语言表示，并且在各种自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。BERT仅使用了Transformer架构的Encoder部分。
预训练模型-从BERT原理到BERT调包和微调
SHIDA优快云的博客
04-15 3216
一、BERT原理 BERT取名来自 Bidirectional Encoder Representations from Transformers。架构为：预训练 + fine-tuning(对于特定的任务只需要添加一个输出层)。 1、引言 通过预训练语言模型可显著提高NLP下游任务。限制模型潜力的主要原因在于现有模型使用的都是单向的语言模型，无法充分了解到单词所在的上下文结构...
从零实现大模型-BERT微调
xiangxueerfei的博客
06-29 1381
复现Transformer，训练翻译模型GPT2预训练BERT预训练GPT2指令微调按照顺序，轮也该轮到BERT指令微调了吧！是微调，但不是指令微调！我们在之前的文章介绍过大模型的多种微调方法，指令微调只是其中一种，就像训犬一样，让它坐就坐，让它卧就卧，同理，你让LLM翻译，它不是去总结，你让它总结，它不是去情感分析。指令微调在像GPT这种自回归的模型中应用多一些。我们在前一篇文章中基于GPT-2预训练模型进行了指令微调。
LLM 教程——如何为特定任务定制微调 BERT
zhishi0000的博客
08-31 1531
在本教程中，您已经学会了如何为特定的自然语言处理任务（如分类、问答等）微调 BERT。您还学会了如何使用 Hugging Face Transformers 库和 datasets 库来加载和使用预训练的 BERT 模型以及各种 NLP 数据集。您还看到了一些如何为其他任务（如情绪分析、命名实体识别、文本摘要等）微调 BERT 的示例。通过微调 BERT，您可以利用其大规模的知识，并将其适应于您自己的领域和任务。BERT 是一个多功能且强大的模型，可以用于多种 NLP 任务，只需极小的修改。
BERT微调
qq_58317297的博客
08-07 1946
2、对于序列级和词元级自然语言处理应用，BERT只需要最小的架构改变（增加需要训练的输出层），如单个文本分类（例如，情感分析和测试语言可接受性）、文本对分类或回归（例如，自然语言推断和语义文本相似性）、文本标记（例如，词性标记）和问答。#对前提和假设进行截断，使其总长度不超过 max_len - 3，为 BERT 的特殊词元 <CLS> 和 <SEP> 保留位置。我们只拿回答的那部分句子进行提取特征。3、在下游应用的监督学习期间，额外层的参数是从零开始学习的，而预训练BERT模型中的所有参数都是微调的。
BERT模型—4.BERT模型在关系分类任务上的微调
柳杰的博客
07-28 3232
文章目录引言 引言   关系分类任务在信息抽取中处于核心地位。关系分类任务就是从非结构化文本中抽取出结构化知识；具体为：区分出头实体与尾实体之间的语义关系，比如： 通过模型将头实体与尾实体的语义关系分类分出来。那么BERT模型如何应用在关系分类任务当中呢？关系分类模型的架构有多种选择： 第一种实现方式：将BERT模型应用于句子的向量表征，不管实体位于句子当中的哪个位置，仍然将句子分词，首尾加上[CLS]与[SEP]，将[CLS]的向量表征拿出来，输入到分类器中，这个分类器输出关系预测类型上的打分。 第
BERT模型—2.BERT模型预训练与微调
热门推荐
柳杰的博客
07-21 1万+
文章目录引言一、预训练语言模型1.为什么要进行预训练？ 引言   本节将按照思维导图逐步了解BERT语言模型（基于transformer的网络结构）。 一、预训练语言模型   大规模的预训练语言模型的模型参数量呈几何倍数的增长趋势。下面我们了解BERT预训练的原理。 1.为什么要进行预训练？   基于词向量的预训练方式并不是在BERT中首次出现。 ...
自然语言处理应用(三)：微调BERT
qq_51957239的博客
09-13 6801
微调（Fine-tuning）BERT是指在预训练的BERT模型基础上，使用特定领域或任务相关的数据对其进行进一步训练以适应具体任务的需求。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的深度双向预训练语言模型，通过在大规模无监督数据上进行预训练，学习到了丰富的语言表示。：根据任务或领域的需求，准备标注的训练数据集。数据集应包含输入文本以及相应的标签或目标。：从预训练的BERT模型中加载参数。
BERT 模型微调实战：如何使用 Huggingface Transformers 微调BERT实现问答和文本分类问题
zhishi0000的博客
11-19 2438
BERT）是一种预训练的自然语言处理模型，由Google于2018年发布。BERT模型的核心是Transformer编码器，它可以在大规模语料库上进行无监督预训练，然后通过微调在各种NLP任务上进行微调。BERT模型是一种双向的深度学习模型，它可以同时考虑上下文中的所有单词，从而更好地理解句子的含义。BERT模型已被证明在多项NLP任务上取得了最佳结果，包括问答、文本分类、命名实体识别等。BERT是一种基于深度神经网络的自然语言理解模型，它可以从大规模的无标注文本中学习语言的语义和结构。
NLP 算法实战项目：使用 BERT 进行模型微调，进行文本情感分析
2201_75499313的博客
03-10 3549
本篇我们使用公开的微博数据集(weibo_senti_100k)进行训练，此数据集已经进行标注，0: 负面情绪，1:正面情绪。数据集共计82718条(包含标题)。注意：此处需要打乱数据行，为了快速训练展示，下面程序只加载了1500条数据。
Bert基础(八)--Bert实战之理解Bert微调
Andy_shenzl的博客
03-26 2187
到目前为止，我们已经介绍了如何使用预训练的BERT模型。现在，我们将学习如何针对下游任务微调预训练的BERT模型。需要注意的是，微调并非需要我们从头开始训练BERT模型，而是使用预训练的BERT模型，并根据任务需要更新模型的权重。在本节中，我们将学习如何为以下任务微调预训练的BERT模型。
自然语言推断：微调BERT
yingzi的技术博客
10-11 1176
我们以前在WikiText-2数据集上预训练BERT（注意，原始的BERT模型是在更大的语料库上预训练的），原始的BERT模型有数以亿计的参数。在下面，我们提供了两个版本的预训练的BERT："bert.base"与原始的BERT基础模型一样大，需要大量的计算资源才能进行微调。在下文中，预训练的BERT模型bert被送到用于下游应用的BERTClassifier实例net中，在BERT微调的常见实现中，只有额外的多层感知机（net.output）的输出层的参数将从零开始学习。
transformer包中的bert预训练模型的调用详解
学习笔记
07-14 5609
2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。目前大多数NLP任务研究中，会调用bert预训练模型，大量实验证明，bert的实验对下游任务会起到一定的提升作用。那么这里将介绍一下如何调用bert预训练模型，以及相关的用法。 我安装的是4.3
BERT代码结构
Gu_NN的博客
08-22 1944
目录BertTokenizerBasicTokenizerWordPieceTokenizerBertModelBertEmbeddings类BertEncoder类BertLayerBertAttentionBertSelfAttentionBertSelfOutputBertIntermediateBertOutputBertPooler类 基于 Transformers 版本 4.4.2（2021年3月19日发布）项目中pytorch版的BERT相关代码进行分析。 BertTokenizer Bert
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