BERT Fine-Tuning示例

最新推荐文章于 2025-04-18 09:45:46 发布
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理论七、大模型-什么是Fine-tuning
xiaoqi270620903的专栏
03-20 3545
Fine-tuning 是指在一个已经训练好的模型基础上，通过使用新的数据集或任务来进一步调整模型参数的过程。通常情况下，已经训练好的模型是在大规模数据集上进行训练得到的，而 Fine-tuning 则可以使模型适应新的特定任务或数据集。
【ChatGPT模型精调训练】AI 大模型精调 Fine-Tuning （微调）训练图文代码实战详解
AI天才研究院
03-09 2461
选择预训练模型：选择一个在类似任务上已经训练好的模型作为起点。数据准备：准备并预处理你的数据集，使其适合模型的输入格式。微调：在你的特定数据集上继续训练模型，调整模型的权重。评估：评估微调后模型的性能。应用：将微调后的模型部署到实际应用中。Fine-Tuning（精调）是指在预训练模型的基础上，对模型进行微调，使其适应特定任务。预训练模型通常在大量无标签数据上进行训练，以学习通用的语言表示。通过 Fine-Tuning，我们可以在较小的标签数据集上训练模型，以便模型能够更好地解决特定任务。
keras中fine-tuning的例子
朗云星空
03-09 1224
在做活体检测的时候看到这份模型：https://github.com/OeslleLucena/FASNet泛化性能不怎么，但是里面提到了一个fine-tuning的帖子，在这里记录一下https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html...
BERT详解(4)---fine-tuning
orangerfun的博客
03-03 5358
1. fine-tuning BERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pre-training，跟WordEmbedding类似，利用现有无标记的语料训练一个语言模型。第二个阶段叫做：Fine-tuning，利用预训练好的语言模型，完成具体的NLP下游任务。pre-training的训练成本很大，一般直接使用google训练好的模型，而fine-tuning成本相对较少，本文介绍如...
使用BERT fine-tuning记录
街道口扛把子的博客
12-06 2862
BERT: tensorflow版本：https://github.com/google-research/bert pytorch版本：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 在readme中清楚地说明了BERT的fine-tuning的方式，在此记录实际使用的过程。 一、BERT-run_classifer.py 文件前一百...
BERT模型fine-tuning代码解析（一）
热门推荐
LeoWood的博客
11-16 2万+
BERT模型fine-tuning过程代码实战，以run_classifier.py为例。 BERT官方Github地址：https://github.com/google-research/bert ，其中对BERT模型进行了详细的介绍，更详细的可以查阅原文献：https://arxiv.org/abs/1810.04805 。 BERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pr...
Bert模型 fine tuning 代码run_squad.py学习
子耶
03-31 8327
文章目录关于run_squad.py分模块学习SquadExampleInputFeaturescreate_modelmodel_fn_builderinput_fn_builderwrite_predictionsget_final_text_get_best_indexes_compute_softmaxFeatureWritervalidate_flags_or_throwmainTens...
BERT模型fine-tuning
anshiquanshu的专栏
05-11 1974
Preface：fine-tuning到底是什么？ 在预训练模型层上添加新的网络层，然后预训练层和新网络层联合训练。 文本分类的例子最典型了，最后加一个Dense层，把输出维度降至类别数，再进行sigmoid或softmax。 比如命名实体识别，在外面添加BiLSTM+CRF层，就成了BERT+BiLSTM+CRF模型。 这个例子可能不太典型，因为还是加了繁重的网络结构。 做多分类和多标签分类时，只需要用到以下四个文件。 ├── tokenization.py # 所需文件四：用于文本预处理（分字）的文件
SFT（Supervised Fine-Tuning）和FFT（Full Fine-Tuning）的区别
jack_wgj的专栏
04-18 934
SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）和FFT（Full Fine-Tuning，全参数微调）是大模型微调的两种常见方法，它们在参数更新范围、计算成本、适用场景等方面存在显著差异。output。
ADALORA: ADAPTIVE BUDGET ALLOCATION FOR PARAMETER-EFFICIENT FINE-TUNING
weixin_50917576的博客
06-13 1676
在下游任务上对大型预训练语言模型进行微调已经成为自然语言处理的一个重要范例。然而，通常的做法是对预训练模型中的所有参数进行微调，当存在大量下游任务时，这变得令人望而却步。因此，提出了许多微调方法，以参数有效的方式学习预训练权值的增量更新，例如低秩增量。这些方法通常在所有预训练的权重矩阵上均匀地分配增量更新预算，而忽略了不同权重参数的不同重要性。因此，调优性能不是最优的。为了弥补这一差距，我们提出了AdaLoRA算法，该算法根据权重矩阵的重要性评分自适应地在权重矩阵之间分配参数预算。
第7章: BERT Fine-tuning源码完整实现、调试及案例实战
StarSpaceNLP667的博客
11-21 709
1，数据预处理训练集、测试集源码 2，文本中的Token、Mask、Padding的预处理源码 3，数据的Batch处理实现源码及测试 4，加载Pre-training模型的BertModel及BertTokenizer 5，模型Config配置 6，Model源码实现、测试、调试 7，BERT Model微调的数学原理及工程实践 8，BERT Model参数Frozen数学原理及工程实践 9，BertAdam数学原理及源码剖析 10，训练train方法源码详解 11，fully-con
Bert模型的基本原理与Fine-tuning
zhong_ddbb的博客
10-25 7665
本文主要讲解Bert模型的基本原理与Fine-tuning。 基本原理 BERT是一种 预训练语言模型 ，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成具体NLP任务（分类、序列标注、句间关系判断和机器阅读理解等）。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即：基于transformer的双向Encoder，所以在学习BERT之前先对Sel
使用Bert模型的run_classifier进行Fine-Tuning
liu_sir_的博客
12-20 6808
废话不多说直接说怎么做 首先我们需要下载中文模型文件，直接给出链接下载即可https://pan.baidu.com/s/1-c068UOgfhrMyIIhR5fHXg，提取码是: 2z2r，解压完成后会出现五个文件，其中一个词汇表文件vocab.txt，还有三个Bert tensorflow的模型文件，这里就不一一列举了，还有一个参数设置文件bert_config.json。接下来再去githu...
BERT原理&Fine Tuning&Bert变种
qq_36102055的博客
05-10 2829
CLS是BERT用于分类句子的标记，如果需要对整个句子进行分类，则只需要把CLS的输出部分进行处理即可。而且对于太长的句子，Transformer的计算难度会变的非常大，比如Bert中一般限制输入句子最长长度为512，再长可能效果就不好了。这不用担心，因为虽然顺序打乱，但是位置编码还是原序的编码，所以每个词的原本位置信息仍然是保留的了。假设我们的Transformer每次都只计算的句子的某个固定长度区间，除此之外，还会像RNN一样看一下前面的序列的计算结果。需要注意的是，ALBert并没有减少计算量。
那些年使用BERT模型踩的坑~~
weixin_43888760的博客
12-06 3212
** 一、多标签多分类 VS 多分类任务 ** 针对多标签多分类任务，微调模型时的最后一层全连接层输出需要使用的是sigmoid转换；而对于多分类任务吗，则只需要进行softmax变换即可。 二、如何让BERT模型输出precision、recall、F1-score等指标 三、除了直接基于预训练模型的获得词向量，如何基于微调训练获得词向量？ 四、多标签分类任务中，阈值一般真的是设0.5吗？ 持续更新中… ...
机器学习中Fine-tuning应用实例
金木AI
12-05 850
2、Fine-tuning过程： 我们将在已有的大规模数据集上预训练的模型作为初始模型。Fine-tuning（微调）是机器学习中一种常见的训练策略，其主要作用是在一个已经在大规模数据上预训练的模型基础上，通过使用特定任务的小规模数据集来进行额外的训练。通过Fine-tuning，我们可以利用在一个领域学到的知识，并将其迁移到另一个领域，从而更有效地应对特定任务的需求。定制模型： 通过Fine-tuning，模型可以调整以更好地捕捉医学图像中与乳腺癌相关的特定特征，而不是从头开始训练一个完全新的模型。
BERT finetune
一位在路上的工程师的博客
10-15 1757
本文的主要内容是基于huggingface transformer的chinese-bert-wwm模型，在自己的语料集上进行finetune的整体步骤和代码实现。
Bert源码解析笔记（三）：Fine-tune
vinojie的博客
07-03 706
Bert官方给出了两个任务的fine-tune代码： run_classifier.py run_squad.py 一、run_classifier.py 1、参数 ## Required parameters flags.DEFINE_string( "data_dir", None, "The input data dir. Should contain the .tsv files (or other data files) " "for the task.") flag
TensorFlow版本的BERT微调：Fine Tune BERT for Text Classification with TensorFlow
阿正的梦工坊
05-27 1799
Fine Tune BERT
Fine-Tuning和Tuning
最新发布
07-04
在机器学习和深度学习领域中，**Fine-Tuning** 和 **Tuning** 是两个常被提及的概念。虽然它们都涉及对模型的调整过程，但在具体含义、应用场景及技术实现上存在显著区别。 ### Fine-Tuning（微调） Fine-Tuning 通常指的是在一个已经预训练好的模型基础上，针对特定任务或数据集进行进一步的参数调整。这一过程通常保留了原始模型的大部分结构和参数，并在此基础上使用新的数据对模型进行再训练，以适应新任务的需求。根据是否调整全部参数，可以分为全参数微调（Full Fine-tuning）和部分/参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT），例如 LoRA（Low-Rank Adaptation）[^3]。 Fine-Tuning 的主要优势在于它能够利用预训练模型所学到的通用特征表示，并将其迁移到特定任务中，从而减少从头开始训练所需的数据量和计算资源。这种方式非常适合需要高精度或领域特定知识的任务，如医学图像分析、法律文本理解等[^1]。 ### Tuning（调优） Tuning 是一个更广泛的概念，涵盖了所有类型的模型参数调整过程，包括但不限于 Fine-Tuning。它通常指代的是在模型开发过程中，为了提升模型性能而对超参数（如学习率、批处理大小、网络层数、激活函数类型等）进行调整的过程。这些调整可能发生在模型训练的不同阶段，目的是找到最优的模型配置，使得模型在验证集或测试集上的表现达到最佳[^2]。 此外，Tuning 还可能涉及模型架构的选择与优化，比如通过神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）来自动寻找最适合当前任务的网络结构。 ### 区别与应用场景 - **Fine-Tuning** 更侧重于基于已有预训练模型，在目标任务上进行快速适配。适用于有少量目标域数据但希望获得较好性能的情况。 - **Tuning** 则更多关注于整个模型训练过程中的参数和超参数优化，适用于模型开发初期或没有现成预训练模型可用的情形。 两者在实际应用中常常结合使用，例如先对模型进行 Fine-Tuning 以快速适应新任务，然后通过 Tuning 调整超参数以进一步提升模型性能。 ```python # 示例：使用 Hugging Face Transformers 库进行简单的 Fine-Tuning from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model_name = "bert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=16, evaluation_strategy="epoch" ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, tokenizer=tokenizer ) trainer.train() ```
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