优化RoBERTa：在AMD上使用混合精度进行微调

最新推荐文章于 2025-05-14 20:07:28 发布
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分类专栏： 人工智能 # ROCm 文章标签： 人工智能 学习
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Optimizing RoBERTa: Fine-Tuning with Mixed Precision on AMD — ROCm Blogs

简介

在这篇博客中，我们将探讨如何微调鲁棒优化的BERT预训练方法（[RoBERTa](https://arxiv.org/abs/1907.11692)）大型语言模型，重点在于PyTorch的混合精度功能。具体来说，我们将利用AMD GPU进行混合精度微调，以在不显著影响精度的情况下加快模型训练过程。

RoBERTa是Facebook AI开发的双向编码器表示转换模型（[BERT](https://arxiv.org/abs/1810.04805)）的高级变体。它通过修改预训练中的关键超参数&#

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评测系统的RoBERTa模型微调技巧
AI大模型应用之禅
02-24 1054
评测系统（Evaluation System）是一种用于评估模型性能的工具，它通过一系列指标和方法来衡量模型的准确度、效率和稳定性。在自然语言处理（NLP）领域，评测系统尤为关键，因为它可以帮助研究人员和开发者验证模型在不同任务上的表现，从而指导进一步的模型优化和算法改进。性能评估：通过客观指标（如准确率、召回率、F1分数等）衡量模型在特定任务上的表现，为模型改进提供量化依据。比较分析：在多个模型之间进行比较，帮助选择最优模型或发现现有模型的不足。反馈优化。
Hugging Face系列2：详细剖析Hugging Face网站资源——实战六类开源库transformers/diffusers/datasets/PEFT/accelerate/optimum
shao918516的博客
06-05 1962
Hugging Face在GitHub上开源了一系列的机器学习库和工具，在其组织页面置顶了一些开源库，包括transformers、diffusers、datasets、peft、accelerate以及optimum，本篇逐一详细介绍并给出对应的实战用例，方便读者更直观的理解和应用。
模型实战——微调RoBERTa进行文本分类
qq_51764183的博客
05-31 2764
本次我们实战的内容是微调RoBERTa并对新的数据集进行文本分类任务。首先这里我们简单讲解一下什么是文本分类任务：这里有一句话Sentence1：“我喜欢你。”我们可以很容易地判断出来这句话是积极的。同理，对于句子Sentence2:“我讨厌你。”我们也可以知道这句话是消极的。像上面这样把句子归到不同类别里面的做法就是文本分类。在本次实战中，我们将用10k条外卖数据对RoBERTa模型进行微调，并最终用自己新生成的一系列数据基于训练好的模型进行推理。
Pytorch实现Bert/RoBerta微调（以MELD数据集为例）
csdndogo的博客
07-17 9094
本文记录我在学习BERT/ROBERTAfine-tuning过程的遇到的问题，包括内存受限，微调概念，微调方法等。文章方法不适用于逐层微调，且只以NLP文本分类举例，微调代码参考。
RoBERTa 详解
热门推荐
Decennie的博客
08-31 4万+
文章目录0. 背景1. 介绍2. 背景3. 实验设置3.1 配置3.2 数据3.3 评估4. 训练过程分析4.1 Static vs Dynamic Masking4.2 Model Input Format and NSP4.3 Training with large batches4.4 Text Encoding5. RoBERTa5.1 GLUE上的结果5.2 SQuAD上的结果5.3 RACE上的结果6. 总结 0. 背景 机构：Facebook & 华盛顿大学 作者：Yinhan Liu
Pytorch-使用RoBERTa预训练模型微调篇章关系分类【四分类】
豆子
10-21 1905
1. 导包和设定超参数
AIGC检测领域最新研究：Transformer模型新突破
AI 原生应用开发的博客
05-01 995
近年来，以GPT-4、DALL-E为代表的AIGC技术爆发式发展，在文本生成、图像创作、代码编写等领域展现出惊人能力。然而，AI生成内容（AIGC）的大规模应用也带来严峻挑战：虚假新闻传播、学术论文造假、版权纠纷等问题频发。据Statista报告显示，2023年全球AIGC内容滥用事件同比增长187%，亟需高效精准的检测技术。本文聚焦Transformer模型在AIGC检测中的核心技术突破，涵盖文本检测、图像检测及多模态融合场景，分析其架构创新、算法优化及实际应用效果，为相关从业者提供技术参考。
Large-Scale Language Models: In-Depth Principles and Pioneering Innovations
最新发布
2301_79287346的博客
05-14 714
通过并行计算多个注意力头，增强模型对语法、语义、上下文等多维特征的建模： [ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \dots, \text{head}_h)W^O ] 其中 ( \text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V) )。从自注意力的数学优雅到多模态智能体的前沿突破，LLMs不仅重塑了NLP，还赋能了代码生成、科学探索与创意产业的变革。
大模型实践总结
zz12345600354的博客
06-14 1170
随着ChatGPT的迅速出圈，加速了大模型时代的变革。对于以Transformer、MOE结构为代表的大模型来说，传统的单机单卡训练模式肯定不能满足上千（万）亿级参数的模型训练，这时候我们就需要解决内存墙和通信墙等一系列问题，在单机多卡或者多机多卡进行模型训练。
微调预训练语言模型，解决多标签分类任务(可加载BERT、Roberta、Bert-wwm以及albert等知名开源tf格式的模型
01-07
项目描述 该项目的目录为： 数据集描述 模型训练 预测 导出模型用于Tensorflow Serving
Roberta的tokenizer简单使用
qq_37418807的博客
03-28 4530
from transformers import AutoTokenizer model_checkpoint = "distilbert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint) tokens = datasets["train"][4]['tokens'] token_strings = ' '.join(datasets["train"][4]['tokens']) print('sentence
RoBERTa：一种稳健优化BERT的预训练方法
sherwinzhang的博客
11-03 2041
语言模型的预训练带来了显著的性能提高，但比较不同的方法具有一定的挑战性。因为其训练的计算成本很高，同时不同的模型通常又是在不同规模的私有数据集上进行的，而且超参数选择也会对最终结果有重大影响。我们提出了BERT预训练的研究(Devlin等人，2019年)，测量了许多关键超参数和训练数据大小的影响。在实验中，发现了BERT模型的一些问题，同时提出一种新的模型，这种模型可以匹配或超过BERT后发布的每一个模型的性能，即roberta。
用CPU训练机器学习模型
新缸中之脑
09-23 1944
通道最后内存格式是一种 beta 级优化（在撰写本文时），主要涉及视觉模型，支持将四维 (NCHW) 张量存储在内存中，使得通道是最后一个维度。这会导致每个像素的所有数据都存储在一起。此优化主要涉及视觉模型。这种内存格式被认为更“适合英特尔平台”，据报道可提高英特尔® 至强® CPU 上 ResNet-50 的性能。最终的吞吐量为每秒 37.93 个样本 — 与我们的基线实验相比，额外提高了 56%，总共提高了 415%。我们正处于关键时刻！！
基于 chinese-roberta-wwm-ext 微调训练 6 分类情感分析模型
小毕超博客
07-19 7800
预训练模型采用是基于RoBERTa架构下开发，其中wwm代表，即对整个词进行掩码处理，通过这种方式，模型能够更好地理解上下文和语义关联，提高中文文本处理的准确性和效果。与原始的BERT模型相比，在训练数据规模和训练步数上做了一些调整，以进一步提升模型的性能和鲁棒性。并且在大规模无监督语料库上进行了预训练，使其具备强大的语言理解和生成能力。它能够广泛应用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
RoBERTa tokenizer出现奇奇怪怪的“G”
weixin_43301333的博客
12-19 4941
在用Transformer RoBERTa的时候，使用RoBERTaTokenizer，分词之后每个token前面会出现奇奇怪怪的“G”(上面还有个点号，其实试unicode 字符\u0120) 原因是RoBERTa和GPT-2等一样，词表用的是BPE(original BPE paper by Sennrich et al),它不同于我们用的普通BERT的tokenizer,即WordPiece vocabulary，把未知的word不停按照subword分下去（比方说“#T”,"##ok",按照分的级
NLP预训练模型4 -- 训练方法优化（RoBERTa、T5）
anshiquanshu的专栏
07-21 3183
1 背景 上文 NLP预训练模型3 – 预训练任务优化（ERNIE、SpanBERT）我们从预训练任务的角度讲解了如何对BERT进行优化，本文我们从训练方法的角度来讲解BERT优化。 训练方法包括数据语料、文本预处理、超参调整等。 BERT使用的一套超参，比如batch_size、training steps、optimizer、learning rate，是否还有优化的空间呢？每个深度学习调参侠都知道答案是显然的。虽然BERT在大模型大数据的作用下，对超参不是很敏感，但超参调整始终是模型优化一个绕不开
基于Roberta进行微博情感分析
dipizhong7224的博客
02-23 2万+
概览： 情感分析是NLP中一大分支，本文尝试使用预训练模型（Roberta-wwm-ext）对微博通用数据进行情感分类，共六种类别（积极、愤怒、悲伤、恐惧、惊奇、无情绪）。数据来源：SMP2020微博情绪分类评测 该评测任务中涉及通用数据和疫情数据，本文只使用通用数据。 本文着重展示利用预训练模型在torch环境下进行情感分析的pipeline，弱化提升模型本身精度的探索。 数据介绍： 训练集：27,768条；测试集：5,000条 下载链接提取码：q2f8 数据格式如下图：id是编号；co..
Roberta: Bert调优
雨石
09-30 2827
最近要开始使用Transformer去做一些事情了，特地把与此相关的知识点记录下来，构建相关的、完整的知识结构体系。 以下是要写的文章，文章大部分都发布在公众号【雨石记】上，欢迎关注公众号获取最新文章。 Transformer:Attention集大成者 GPT-1 & 2: 预训练+微调带来的奇迹 Bert: 双向预训练+微调 Bert与模型压缩 Bert与模型蒸馏：PKD和DistillBert ALBert: 轻量级Bert TinyBert: 模型蒸馏的全方位应用 MobileBert:
Roberta和Bert在使用上的差异
03-02
Roberta和Bert是两种基于自然语言处理的预训练语言模型，它们都使用了Transformer架构，但是它们之间有一些差异。Roberta相对于Bert来说，具有更大的模型规模，更长的预训练数据，以及更长的训练时间，因此Roberta的表现更加出色，尤其是在处理长文本的时候。此外，Roberta在训练时采用了一种新的训练方法，叫做“动态掩码”，使得模型更加关注于输入序列中的关键信息。因此，Roberta在许多自然语言处理任务中表现更加优秀，例如阅读理解和自然语言推理等。
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