训练用于序列分类任务的 RoBERTa 模型的适配器

9月前作者：TD程序员分类：Toy博客阅读(30) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了训练用于序列分类任务的 RoBERTa 模型的适配器。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。

介绍

NLP当前的趋势包括下载和微调具有数百万甚至数十亿参数的预训练模型。然而，存储和共享如此大的训练模型非常耗时、缓慢且昂贵。这些限制阻碍了 RoBERTa 模型开发更多用途和适应性更强的 NLP 技术，该模型可以从多个任务中学习并针对多个任务进行学习；在本文中，我们将重点关注序列分类任务。考虑到这一点，提出了适配器，它们是小型、轻量级且参数高效的完全微调替代方案。它们基本上是小型瓶颈层，可以使用基于不同任务和语言的预训练模型动态添加。

读完本文后，您将了解以下内容：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-648964.html

如何在 Amazon Polarity 数据集上训练 RoBERTa 模型的适配器以执行序列分类任务？
如何使用经过训练的带有 Hugging Face 管道的适配器来帮助快速进行预测？
如何从训练好的模型中提取适配器并保存以供以后使用？
如何通过停用和删除适配器来将基本模型的权重恢复到原始形式

到了这里，关于训练用于序列分类任务的 RoBERTa 模型的适配器的文章就介绍完了。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！

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