华为开源BERT模型NEZHA

最新推荐文章于 2025-10-19 23:17:48 发布
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#自然语言处理

博客提及华为开源了中文版BERT模型NEZHA哪吒，属于自然语言处理领域，该模型的开源或为相关研究和应用带来新的发展。
[论文笔记]NEZHA
日积月累，天道酬勤
10-22 1015
⭐ 本篇工作，作者主要提出了功能相对位置编码技术，可以使模型具有更强的扩展性，当遇到比训练中序列长度更长的序列时，依然可以发挥作用。
小琳AI课堂：Nezha模型：基于Transformer的中文预训练语言模型优化与进展
wx740851326的博客
09-10 1046
大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们来聊聊Nezha模型，这是一个基于Transformer架构的开源预训练语言模型，主要用于自然语言处理（NLP）任务。由中国的研究团队开发，Nezha模型在BERT的基础上进行了一些优化和改进，以适应特定的应用需求和提升模型性能。
用于工作流的可视化模型工具Nezha-开源
05-14
Nezha是用于工作流的可视化模型工具。它在WFMC组织标准下，可以生成XPDL格式的工作流定义文件。 Nezha还是Eclipse 3.0的标准插件
优雅、强大、轻量开源的多服务器监控神器
最新发布
星哥玩云
10-19 529
哪吒监控是一款轻量、优雅的开源多服务器监控系统，支持Linux、Windows等多平台部署。它通过主控端+Agent架构实现统一管理，提供CPU、内存、网络等实时监控数据，支持自定义探针和告警功能。安装简单，仅需一条命令即可完成部署，占用资源低，界面美观直观。特别适合个人站长和小团队使用，具备反向连接、Nginx代理等实用特性，是传统监控方案的轻量级替代选择。
探索PyTorch中的中国版"哪吒"：NeZha模型
gitblog_00055的博客
03-28 709
探索PyTorch中的中国版"哪吒"：NeZha模型 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeZha_Chinese_PyTorch 项目简介 在深度学习的世界里，预训练语言模型就像神话中的英雄哪吒一样，拥有着强大的力量和无限的可能性。 就是这样一个基于PyTorch的、专为中国语境设计的预训练模型。该项目由lonePatient开发，...
Nezha中文预训练模型
Hekena的博客
04-05 1595
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("peterchou/nezha-chinese-base") from transformers import AutoModel nezha=AutoModel.from_pretrained("peterchou/nezha-chinese-base") model = AutoModelForM
华为开源预训练语言模型「哪吒、TinyBERT」可直接下载使用
图像算法Imalg的博客
12-09 5143
近日，华为诺亚方舟实验室的NLP团队开源了两个重要的预训练语言模型-哪吒和TinyBERT， 可以直接下载，预先训练和微调这两个模型。 该项目是诺亚方舟实验室用于开放各种预训练模型的源代码的项目。当前有两个，并且不排除将来会添加更多模型。 Nezha是基于BERT优化和改进的预训练语言模型。中文使用的语料库是Wikipedia和Baike and News，而Google的中文语料库仅使用...
基于华为MindSpore的预训练语言模型（BERT & GPT）应用实战笔记
six_lucky的博客
03-26 324
预训练语言模型（PLM）是自然语言处理（NLP）领域的核心技术，如BERT、GPT等。华为MindSpore提供了一系列工具，支持高效的BERT和GPT训练与推理。
基于MindSpore的BERT模型的情感分析
weixin_51209423的博客
11-20 576
对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。BERT将文本数据转换为动态词向量，能够更好地捕捉句子级别的信息与语境信息，后续只需对BERT参数进行微调，仅重新训练最后的输出层即可适配下游任务。1、数据信息查看，batch_size为32，因此label数量为32，数据shape为（32，64)，对应32条语句，长度为64。
人工智能-项目实践-知识蒸馏-简洁易用版TinyBert：基于Bert进行知识蒸馏的预训练语言模型.zip
12-26
人工智能-项目实践-知识蒸馏-简洁易用版TinyBert：基于Bert进行知识蒸馏的预训练语言模型 TinyBERT 本项目是基于华为的TinyBert进行修改的，简化了数据读取的过程，方便我们利用自己的数据进行读取操作。 TinyBert...
基于Python和TensorFlow实现BERT模型应用
qq_16066907的博客
06-26 1187
BERT基于Transformer架构。Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，但BERT只使用编码器部分。编码器的主要组件包括：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：计算序列中每个位置对其他位置的注意力分数。前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对每个位置的表示进行独立的非线性变换。
Tinybert模型
12-24
6layer-764dim的Tinybert模型
NeZha_Chinese_PyTorch:内扎
05-04
NeZha_Chinese_PyTorch pytorch版NEZHA，适配transformers 论文下载地址: 运行脚本依赖模块 如果需要运行该案例脚本，需要安装以下模块： 模型权重下载 官方提供的Tensorflow版本权重下载地址： 已经转化为PyTorch版本权重下载地址如下： nezha-cn-base 提取码: hckq nezha-large-zh 提取码: qks2 nezha-base-wwm 提取码: ysg3 nezha-large-wwm 提取码: 8dig 说明：若加载的模型权重是从下列百度网盘下载的PyTorch模型权重，则需要保证torch版本>=1.6.0 运行 执行命令: sh scripts/run_task_text_classification_chnsenti.sh 长文本 长文本可以通过设置config.max_position_em
NEZHA知识点
qq_35707773的博客
11-05 692
NEZHA知识点
华为NEZHA-NLP预训练模型
zephyr_wang的博客
04-08 3460
NEZHA(NEural contextualiZed representation for CHinese lAnguage understanding，面向中文理解的神经语境表征模型，哪吒)。NEZHA相较于BERT有如下改进，前两者是模型改进，后两者是训练优化。： (1)函数式相对位置编码：NEZHA中的函数式相对位置编码，通过使用相对位置的正弦函数计算输出和attention的得分。该想法源于Transformer中使用的函数式绝对位置编码。 (2)全词覆盖：在初始的BERT中，每个token或者每
哪吒bert论文的讲解以及命名实体识别代码NEZHA:NEURAL CONTEXTUALLZED REPRESENTATION FOR CHINESE LANGUAGE UNDERSTANDING
chenmingwei000的博客
06-09 1450
摘要： 语训练模型由于能够获取深度上下文信息在多个自然语言理解获得巨大成功，这种模型通过预训练大量无标签语料得到。当前版本的NEZHA是基于BERT模型经过一系列改进验证得到的模型，其中改进的包括函数式位置编码FunctionalRelative Positional Encoding，全词mask策略，Whole Word Masking strategy，Mixed Precision Training，LAMB Optimizer。 引言 ERNIE-Baidu利用e ML...
预训练模型之Huawei Nezha
qq_15821487的博客
07-27 735
好了，废话不多说，笔者今天更新一遍关于预训练模型的短文，讲一下集预训练模型所长的huawei nezha。 预训练模型bert原理与应用，笔者在之前已经做了比较详细的介绍了，这里就直接将nezha相对于bert到底改了哪些点。 阿力阿哩哩：BERT的原理与应用 ​ zhuanlan.zhihu.com 图标 1.1 相对位置编码 Bert的position embedding是直接初始化一个embedding，然后通过预训练去学的，而nezha是通过下面这个三角函数公式设置一个position embe
PaddleNLP：实现 NeZha 预训练语言模型
m0_63642362的博客
11-03 2306
引入 最近实现了不少 CV 模型，这次来换个方向，整个 NLP 模型玩一下 这次准备实现的模型是华为诺亚方舟实验室在 2019 年发布的一个面向中文 NLU 任务的模型——NeZha（哪吒） 小声 BB，又是一个强行凑出来的名字 NeZha 基于 Bert 模型开发，并进行了多处优化，能够在一系列中文自然语言理解任务达到先进水平 相关资料 论文：NEZHA: Neural Contextualized Representation for Chinese Language Understanding
2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】3 Bert和Nezha方案
BetterBench的博客
09-24 1810
目录相关链接1 引言2 NEZHA方案2.1 预训练2.2 微调3 Bert 方案3.1 预训练3.2 微调3 模型融合和TTA测试集数据增强4 总结和反思5 参考资料 相关链接 【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】1 初赛Rank12的总结与分析 【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】2 DPCNN、HAN、RCNN等传统深度学习方案 【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】3 Bert和Nezha方案
bert模型华为GPU适配
06-19
### BERT模型在华为GPU上的适配方法 BERT模型作为一种预训练语言模型，具有强大的自然语言处理能力。然而，将其适配到特定硬件（如华为GPU）上需要考虑硬件兼容性、框架支持以及性能优化等问题。以下是对如何将BERT...
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