华为开源BERT 哪吒原理介绍

最新推荐文章于 2024-11-20 14:37:00 发布
转载 最新推荐文章于 2024-11-20 14:37:00 发布 · 227 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.sohu.com/a/359875647_473283
文章标签：

#自然语言处理

博客提到华为开源了中文版BERT模型。BERT模型在自然语言处理领域有重要作用，华为此次开源中文版模型，为相关研究和应用提供了新的资源和便利。
[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。
基于华为MindSpore的预训练语言模型（BERT & GPT）应用实战笔记
最新发布
six_lucky的博客
03-26 323
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。
“哪吒”出世！华为开源中文版BERT模型
木东的博客
12-28 1310
　自Google于2018年发布预训练语言模型BERT ，并在11项自然语言处理（NLP）任务上取得最好成绩，预训练语言模型开始得到学术界和工业界的极大关注，已经成为自然语言处理的新范式。各个公司和高校的研究团队陆续推出了新的预训练语言模型，并不断刷新NLP任务上的记录，如CMU和Google推出的XLnet ，Facebook AI推出的RoBERTa ，百度推出的ERNIE 等。 　　华为诺亚方舟实验室语音语义团队与海思、云BU等团队合作，共同研究大规模预训练模型的训练技术，发布了自己的中文预训练语言
这就是华为速度：2.69分钟完成BERT训练！新发CANN 5.0加持，还公开了背后技术
量子位
09-29 1076
金磊 萧箫 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI快，着实有点快。现在，经典模型BERT只需2.69分钟、ResNet只需16秒。啪的一下，就能完成训练！这是华为全联接2021...
华为开源BERT模型NEZHA
studyvcmfc的专栏
10-13 1271
华为开源中文版BERT模型 NEZHA 哪吒 - 知乎
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 5142
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...
华为mindspore培训资料：BERT-slides.pptx
03-24
### 华为MindSpore培训资料：BERT-slides.pptx知识点详解 #### 一、NLP中的预训练模型及发展历程 在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型的发展经历了几个重要的阶段，这些阶段标志着从简单的词嵌入到更复杂的深度...
动态BERT（Dynamic BERT with Adaptive Width and Depth）【华为-诺亚实验室】.pdf
04-13
在本文中，我们提出了一种新的动态BERT模型(简称DynaBERT)，它可以在自适应的宽度和深度上运行。DynaBERT的训练过程包括首先训练一个宽度自适应的BERT，然后通过从全尺寸的模型中提取知识到小的子网络中，允许自适应...
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。
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...
经典论文阅读（7）——NEZHA
fmf1287的博客
12-14 1443
论文位置：NEZHA: Neural Contextualized Representation for Chinese Language Understanding –arXiv Vanity NEZHA基于BERT，并进行了一系列改进，包括作为一种有效的位置编码方案的功能相对位置编码、全字mask策略、混合精度训练和训练模型的LAMB优化。 预训练NEZHA模型 功能相对位置编码 在基础Transformer的基础上，提出了一种参数相对位置编码，在相对位置编码方案中，注意得分的计...
华为诺亚方舟开源哪吒、TinyBERT模型，可直接下载使用
zandaoguang的博客
12-06 4008
点击上方“视学算法”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来源：机器之心华为诺亚方舟实验室开源了一批优秀预训练语言模型，性能更好、使用更方便。昨日，华为诺亚方舟实验室的 NLP 团队...
NEZHA & TinyBERT预训练LM，华为诺亚方舟出品
机器学习算法与Python学习
12-09 1805
github链接：https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model开源代码NEZHANEZHA是当前基于华为诺亚方舟实验室...
基于中文哪吒NEZHA的FLAT的命名实体识别实现与探讨（一）
chenmingwei000的博客
06-29 3442
哪吒bert的基本理解 哪吒是华为公司针对中文的bert预训练模型，首选感谢华为公司提供了这么好的开源项目，通过对哪吒论文的阅读与理解哪吒的重点主要放在三处改进之处，但是凭自己说这三点都是现成的： 1、Functional Relative Positional Encoding 相对位置编码； 2、Whole Word Masking strategy 全词mask策略，这个和哈工大的差得多，可以看源码； 3、Mixed Precision Training and the LAMB Optimizer
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
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 1809
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
使用modelarts部署bert命名实体识别模型
华为云官方博客
09-16 4182
模型部署介绍 当我们通过深度学习完成模型训练后，有时希望能将模型落地于生产，能开发API接口被终端调用，这就涉及了模型的部署工作。Modelarts支持对tensorflow，mxnet，pytorch等模型的部署和在线预测，这里老山介绍下tensorflow的模型部署。 模型部署的工作实际上是将模型预测函数搬到了线上，通常一个典型的模型预测流程如下图所示： 模型部署时，我们需要做的事情...
BERT的理解
热门推荐
摆渡者
11-20 7万+
最近BERT大火，所以最近也开始研究这个模型，将自己的简单认识记录了下来 从模型的创新角度看一般，创新不大，但是实验的效果太好了，基本刷新了很多NLP的任务的最好性能，另外一点是BERT具备广泛的通用性，就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果。 与最近的语言表征模型不同，BERT基于所有层中的左、右语境进行联合调整，来预训练深层双向表征。只需要增加一个输出层，就可以对...
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
华为910B transformers BERT
03-08
### 华为910B处理器与Transformers库中BERT模型的兼容性及性能 华为Ascend 910处理器是一款专为AI计算设计的强大芯片，在深度学习尤其是神经网络推理方面表现出色。对于基于Transformer架构的BERT模型而言，该...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值