[算法前沿]--026-如何实现一个BERT

9月前作者：三更两点分类：Toy博客阅读(38) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[算法前沿]--026-如何实现一个BERT。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

本文包含大量源码和讲解，通过段落和横线分割了各个模块，同时网站配备了侧边栏，帮助大家在各个小节中快速跳转，希望大家阅读完能对BERT有深刻的了解。同时建议通过pycharm、vscode等工具对bert源码进行单步调试，调试到对应的模块再对比看本章节的讲解。

涉及到的jupyter可以在代码库：篇章3-编写一个Transformer模型：BERT，下载

本篇章将基于HHuggingFace/Transformers, 48.9k Star进行学习。本章节的全部代码在huggingface bert，注意由于版本更新较快，可能存在差别，请以4.4.2版本为准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的基础上进行各种玩耍和研究。

随着使用人数的增加，这一项目也发展成为一个较大的开源社区，合并了各种预训练语言模型以及增加了 Ten文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-517326.html

到了这里，关于[算法前沿]--026-如何实现一个BERT的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

[算法前沿]--008- AIGC和LLM下的Prompt Tuning微调范式

2023年07月04日
浏览(46)
【AI前沿】chatgpt还有哪些不足？

博客昵称：吴NDIR 个人座右铭：得之淡然，失之坦然作者简介：喜欢轻音乐、象棋，爱好算法、刷题其他推荐内容：计算机导论速记思维导图其他内容推荐：五种排序算法在这个愉快的周末让我们聊一下 ChatGPT 吧！ChatGPT 4时代来临，ChatGPT的缺陷在于它不能处理特定领域的

2023年04月16日
浏览(35)
[算法前沿]--022-使用 StarCoder 创建一个编程助手

BigCode 开发的 StarCoder，这是一个在一万亿的 token、80 多种编程语言上训练过的 16B 参数量的模型。训练数据多来自 GitHub 上的 issues、使用 Git 提交的代码、Jupyter Notebook 等等。得益于对企业友好的许可证、长度为 8192 的 token、借助 multi-query attention 的快速大批量推理，StarCoder

2024年04月16日
浏览(28)
[算法前沿]--005-和chatgpt一样的大模型LLaMA可以运行在pc上？

未来已来,大模型依据压缩模型的方式,可以在普通的PC上运行. Facebook的LLaMA 模型和Georgi Gerganov 的llama.cpp的结合。 LLaMA，这是一组包含 7B 到 65B 参数的基础语言模型。我们在数万亿个令牌上训练我们的模型，并表明可以仅使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸

2024年02月09日
浏览(47)
基于chatgpt动手实现一个ai_translator

最近在极客时间学习《AI 大模型应用开发实战营》，自己一边跟着学一边开发了一个进阶版本的 OpenAI-Translator，在这里简单记录下开发过程和心得体会，供有兴趣的同学参考；版本迭代在学习课程中呢。老师直播完成了ai翻译程序1.0版本。实现一个比较基础版本的ai翻译程序

2024年02月12日
浏览(34)
[算法前沿]--061-生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？

AI Agent 的定义 AI Agent是一种超越简单文本生成的人工智能系统。它使用大型语言模型（LLM）作为其核心计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之，Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。 AI Agent 的主要组成部分：

2024年02月20日
浏览(37)
AIGC：【LLM（三）】——JARVIS:连接ChatGPT和HuggingFace解决AI问题

解决具有不同领域和模态的复杂人工智能任务是通往人工通用智能的关键骤。尽管存在丰富的适用于不同领域和模态的人工智能模型，但它们无法处理复杂的人工智能任务。考虑到大型语言模型（LLMs）在语言理解、生成、交互和推理方面表现出色，我们主张LLMs可以作为一个

2024年02月12日
浏览(50)
AIGC | LLM 提示工程 -- 如何向ChatGPT提问

当前生成式人工智能已经成为革命性的驱动源，正在迅速地重塑世界，将会改变我们生活方式和思考模式。LLM像一个学会了全部人类知识的通才，但这不意味每个人可以轻松驾驭这个通才。我们只有通过学习面向LLM的提示工程，才可以更好的让LLM成为您的顶级私人助理。如何

2024年02月07日
浏览(56)
【NLP】BERT，BART和T5等LLM模型的比较

在这篇博文中，我将讨论像BERT，BART和T5这样的大型语言模型。到2020年，LLM领域取得的主要进展包括这些模型的开发。BERT和T5由Google开发，BART由Meta开发。我将根据这些模型的发布日期依次介绍这些模型的详细信息。在之前的博客文章自然语言处理的自回归模型中

2024年02月15日
浏览(38)
LLM - Hugging Face 工程 BERT base model (uncased) 配置

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131400428 BERT是一个在大量英文数据上以自监督的方式预训练的变换器模型。这意味着它只是在原始文本上进行预训练，没有人以任何方式对它们进行标注（这就是为什么它可以使用大量

2024年02月11日
浏览(43)