BERT源码详解（一）——HuggingFace Transformers最新版本源码解读 非常不错

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第十一章：_inner_training_loop训练模型的内循环内容(step——training_step)
weixin_38252409的博客
06-14 379
本教程不同文字或理论介绍内容，而从源码解读其训练逻辑、权重保存、高效微调方法(LoRA)、断点续训方法、模型推理权重处理等方法。本教程所有内容完全依托huggingface源码与相关Demo验证来解读，助力大模型使用。 本篇文章基于基于上一章_inner_training_loop源码与流程，本章继续展开 _inner_training_loop源码的step内循环的training_step模块与loss模块内容的源码与流程解读。
【NLP】(task7)Transformers完成序列标注任务
发现问题，并解决问题，批判性思维
08-29 2619
学习总结 （1）本次学习围绕序列标注中命名实体识别（Name Entity Recognition，NER）：传统神经网络模型的命名实体识别方法是以词为粒度建模的；而在本次的BERT预训练语言模型中，通常使用切分粒度更小的分词器（如WordPiece）处理输入文本——破坏词与序列标签的一一对应关系。 （2）学习用BERT模型解决序列标注任务（即为文本的每个token预测一个标签）： 在加载数据阶段中，使用CONLL 2003 dataset数据集，并观察实体类别及表示形式； 在数据预处理阶段中，对toke
自然语言处理之BERT Huggingface源码详细框架图
04-23
文件内容包括基于huggingface的BERT源码自定义类架构图以及基于Huggingface的bert源码TFBertModel API的两个文档。内容是通过对Huggingface源代码进行逐行阅读与解析得到，文档图均使用processon手绘可得，非常推荐新手阅读学习。
转载-BERT源码详解（一）——HuggingFace Transformers源码解
卢克治-BJTU-NLP-的博客
01-02 1775
众所周知，BERT模型自2018年问世起就各种屠榜，开启了NLP领域预训练+微调的范式。到现在，BERT的相关衍生模型层出不穷（XL-Net、RoBERTa、ALBERT、ELECTRA、ERNIE等），要理解它们可以先从BERT这个始祖入手。 HuggingFace是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，很早就捕捉到BERT大潮流的信号并着手实现基于pytorch的BERT模型。这一项目最初名为pytorch-pretrained-bert，在复现了原始效果的同时，提供了易用的方法以方便在这一强大模型
Huggingface-transformers项目源码剖析及Bert命名实体识别实战
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weixin_36949593的博客
06-03 1万+
文章目录一、Huggingface-transformers介绍二、文件组成三、config四、Tokenizer五、基本模型BertModel六、序列标注任务实战（命名实体识别）1.加载各类包（略）2.载入训练参数3.模型初始化4.BertForTokenClassification5.处理数据6.开始训练1）将训练、验证、测试数据集传入DataLoader2）设置优化函数3） 设置fp16精度、多gpu并行、分布式训练4）是否冻结训练参数5)学习率退火6）训练参数可视化7）轮次训练迭代7.测试评估和预测
【HuggingFace Transformers】BertSelfAttention源码解析
不要只看终点，要享受攀登的过程。
08-23 1975
BertSelfAttention 类是 BERT 模型的核心组件之一，主要负责实现多头自注意力机制。通过注意力机制，模型可以捕捉到输入序列中各个位置之间的依赖关系。以下是对 BertSelfAttention 类的详细介绍：
Hugging Face发布重量级版本：Transformer 4.42
鲁班模锤
06-30 1851
Hugging Face 宣布发布Transformer 4.4.2，该版本为流行的机器学习库带来了许多新功能和增强功能。此版本引入了几个高级模型，支持新工具和检索增强生成 （RAG），提供 GGUF 微调，并整合了量化的 KV 缓存，以及其他改进。
HuggingFace BERT源码详解：基本模型组件实现
Paper weekly
06-25 3796
©PaperWeekly 原创 ·作者|李泺秋学校|浙江大学硕士生研究方向|自然语言处理、知识图谱本文记录一下对 HuggingFace 开源的 Transformers 项...
【BERT】详解BERT
qq_42787054的博客
05-25 1432
BERT，全称Bidirectional Encoder Representation of Transformer，首次提出于《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》一文中。简单来说，BERT是使用了Transformer的encoder(即编码器)部分，因此也可以认为BERT就是Transformer的encoder部分。
心法利器[42] | 润物细无声-残差网络
baidu_25854831的博客
11-14 1070
心法利器本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会，与大家一起成长。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。近期，我再次总结了我的历史文章，累积起来有50w字，百余篇文章...
KoBERT-Transformers:BERT Huggingface变形金刚:hugging_face:上的KoBERT（已修复错误）
05-22
KoBERT变压器 KoBERT ＆ DistilKoBERT上 :hugging_face: Huggingface变形金刚 :hugging_face: KoBERT模型与仓库中的模型相同。 创建此仓库以支持Huggingface标记程序的所有API 。 :police_car_light: 重要的！ :police_car_light: :folded_hands: TL; DR 必须安装transformers v2.9.1或更高版本！ tokenizer使用此仓库中的tokenization_kobert.py ！ 1.兼容Tokenizer Huggingface Transformers v2.9.0 ，已更改了一些与v2.9.0化相关的API。 与此对应，现有的tokenization_kobert.py已被修改以适合更高版本。 2.嵌入的padding_idx问题 以前，它是在BertModel的BertEmbeddings使用padding_idx=0进行硬编码的。 （请参见下面的代码） cla
Hugging-Face:拥抱脸笔记本
03-17
Hugging-Face:拥抱脸笔记本
HuggingFaceDemoing:玩弄API ML
04-02
这是的入门模板。
【HuggingFace Transformers】BertAttention源码解析
最新发布
不要只看终点，要享受攀登的过程。
08-25 1135
BertAttention类 介绍 在 BERT 模型中，BertAttention 是每一个 Transformer 编码器层的核心部分。BERT 模型通常由多个编码器层叠加而成，每个编码器层都包含一个 BertAttention 层，用于捕获输入序列中各个位置之间的依赖关系。
【HuggingFace Transformers】BertEmbeddings源码解析
不要只看终点，要享受攀登的过程。
07-12 1911
BertEmbeddings 类是 BERT 模型的一个重要组成部分。这个类将词嵌入(Token Embeddings) 、位置嵌入(Position Embeddings) 和 标记类型嵌入(Segment Embeddings) 组合起来，为每个输入token生成最终的嵌入表示，为后续的编码器层提供输入。
【HuggingFace Transformers】BertModel源码解析
不要只看终点，要享受攀登的过程。
08-20 1756
BertModel是transformers 库中的核心模型之一，它实现了BERT模型的架构。BERT是基于Transformer 编码器的堆叠模块来构建的。以下是 BertModel 内部包含的主要模块和组件的详细介绍
huggingface源码地址 各种NLP处理的BERT模型源码
studyvcmfc的专栏
04-26 949
huggingface源码地址https://github.com/huggingface/transformers
NLP LLM（Pretraining + Finetuning）——HuggingFace Transformer代码篇
ZhengrongYue的博客
09-18 775
HuggingFace Transformer使用
使用 Hugging Face Transformers 库实现“代码生成和理解”功能
一起来研究langchain和langchain-chatchat
07-23 1640
近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，特别是使用 Transformers 架构的模型，如 BERT、GPT 等。Hugging Face 的 Transformers 库为研究人员和开发人员提供了一个强大且易于使用的工具包，使得实现复杂的 NLP 任务变得更加简单。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Hugging Face Transformers 库实现“代码生成和理解”功能。
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