【通行证源码】【悍马团队源码】【话术兼职源码】克隆bert源码_克隆代码
1.为什么bert这么难理解?克隆克隆
2.Bert4keras开源框架源码解析(一)概述
3.bertåldaåºå«
4.tokenization分词算法及源码
5.BERT源码逐行解析
6.BERT(Transformer Encoder)详解和TensorFlow实现(附源码)
为什么bert这么难理解?
为了深入理解BERT,最好的源码方式是亲手实现它。虽然网络上解析BERT源码的代码博客很多,但从头开始实现的克隆克隆资料却相对稀缺,这导致学习资料较为匮乏,源码使得初学者难以入手。代码通行证源码为了解决这个问题,克隆克隆我开始着手填补这类学习资料的源码空白,经过一番努力,代码最终实现了一个包含多行代码的克隆克隆简单BERT模型。
实现过程主要分为以下几个步骤:
1. **总体框架**:首先,源码我们需要实现关键组件,代码如自注意力层(Self-Attention)和点式前馈网络层(Feed Forward Neural Network)。克隆克隆接着,源码使用这些组件搭建起BERT的代码Transformer Encoder结构。
2. **实现模型组件**:自注意力层用于计算向量的加权和,帮助每个词感知其它词,并组合语义信息。点式前馈网络层则用于引入非线性激活函数,增加模型复杂度。
3. **激活函数**:BERT使用GELU作为激活函数,用于非线性转换。
4. **encoder层**:将注意力层和点式前馈网络层组合,实现Transformer Encoder,提取文本特征。悍马团队源码
5. **构建模型**:基于Transformer Encoder,实现完整的BERT模型,包括预训练任务的损失函数。
6. **训练模型**:最后,使用自己选择的语料库训练模型,调整超参数,以达到最佳性能。
理解BERT的关键是掌握它的组件和逻辑。从实现过程出发,可以逐步构建对BERT的深入理解。通过亲自动手实践,不仅能够熟悉模型的内部运作,还能够根据实际需求进行优化和调整,从而更好地应用于各种NLP任务。
Bert4keras开源框架源码解析(一)概述
Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架,相较于谷歌开源的bert源码,它更为简洁,对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。
源码地址如下:
代码主要分为三个部分,分别在三个文件夹中。
在bert4keras文件夹中,实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的话术兼职源码实现。
整体代码结构清晰,主要分为以下几部分:
backend.py文件主要实现了一些自定义组件,例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend(后端),是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架,它并不仅仅依赖于一种底层张量库,而是对各种底层张量库进行高层模块封装,让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如,底层库可能选择TensorFlow或Theano。
在layers.py文件中,实现了自定义层,如embedding层、多头自注意力层等。
optimizers.py文件则实现了优化器的定义。
snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数,例如字符串格式转换、文件读取等。
tokenizers.py文件负责分词器的实现。
而model.py文件则是框架的核心,实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。
后续文章将详细解析这些代码文件,期待与大家共同进步。蜀小果源码
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tokenization分词算法及源码
Byte Pair Encoding(BPE)算法将单词分割为每个字母,统计相邻字母的频率,将出现频率最高的组合替换为新的token,以此进行分词。实现过程中先预处理所有单词,从最长到最短的token进行迭代,尝试替换单词中的子字符串为token,并保存每个单词的tokenize结果。对于文本中未见的单词,使用“unk”标记。
Byte-level BPE方法将每个词视为unicode的字节,初始词典大小为,然后进行合并。它适用于GPT2模型。
WordPiece算法与BPE类似,但采用最高频率的单词对替换为概率最高的单词对,以增加最大概率增量。它被用于BERT模型。
ULM(Unigram Language Model)SentencePiece算法结合了BPE和ULM子词算法,支持字节级和字符级,对unicode进行规范化处理。
核心代码中包含子词采样策略,即在分词时随机选择最佳的分词方案,以增加泛化性和扩展性。姆町验证源码使用了subword regularization,适用于llama、albert、xlnet、t5等模型。
详细资料可参考《大语言模型之十 SentencePiece》一文,原文发布在towardsdatascience.com。
BERT源码逐行解析
解析BERT源码,关键在于理解Tensor的形状,这些我在注释中都做了标注,以来自huggingface的PyTorch版本为例。首先,BertConfig中的参数,如bert-base-uncased,包含了word_embedding、position_embedding和token_type_embedding三部分,它们合成为BertEmbedding,形状为[batch_size, seq_len, hidden_size],如( x x )。
Bert的基石是Multi-head-self-attention,这部分是理解BERT的核心。代码中对相对距离编码有详细注释,通过计算左右端点位置,形成一个[seq_len, seq_len]的相对位置矩阵。接着是BertSelfOutput,执行add和norm操作。
BertAttention则将Self-Attention和Self-Output结合起来。BertIntermediate部分,对应BERT模型中的一个FFN(前馈神经网络)部分,而BertOutput则相当直接。最后,BertLayer就是将这些组件组装成一个完整的层,BERT模型就是由多个这样的层叠加而成的。
BERT(Transformer Encoder)详解和TensorFlow实现(附源码)
BERT,全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers,源自Transformer的Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制,使得每个token能同时关注其前后文内容,形成双向上下文融合。相较于单向语言模型,BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的性能,如完形填空、问答系统、情感分析、目标导向搜索和辅助导航等。
BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇,促使模型基于上下文进行预测,增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性,强化句子级别的语言表征能力。
在BERT的架构中,每个输入token生成一个输出表示,对于任务不同,输出会用到额外的输出层进行预测。例如,对于完型填空或问答任务,使用每个token对应的输出;对于情感分类任务,则使用“[CLS]”对应的输出。
微调阶段,BERT在大量语料上训练后,可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务,构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调,最终完成任务的训练和推理。
BERT源码阅读
BERT,全称为双向Transformer编码器表示,其源码主要包含以下几个关键步骤:
首先,环境准备至关重要,通过create_pretraining_data.py进行训练样本的生成。主体函数对原始文本进行切词处理,具体在tokenization.py中的create_training_instances()方法中实现。接着,通过调用write_instance_to_example_files()将处理后的样本保存。
模型构建阶段,modeling.py中的核心是BertConfig类和BertModel类。通过初始化这两个类,可以构建起BERT模型。值得注意的是,模型结构中包含Dropout层,但注意力层的dropout概率有所不同。
优化器的构建在optimization.py中完成,训练模型则通过run_pretraining.py中的model_fn_builder函数实现。同时,模型还包含处理Next Sentence Prediction (NSP)任务的loss函数,即get_next_sentence_output。
后续的fine-tuning环节,extract_features.py负责生成句子向量表示,而run_classifier.py和run_classifier_with_tfhub.py用于分类任务。至于问答任务,run_squad.py提供了相应的解决方案。
记录自己基于pytorch增量训练(继续预训练)BERT的过程
基于pytorch进行增量训练(继续预训练)BERT的过程旨在利用已训练好的BERT模型,结合领域特定语料,实现模型能力的进一步提升。原本使用google bert的增量预训练方法受限于CPU计算,速度缓慢,因此探索了基于pytorch和多GPU的解决方案。
实验环境包括torch 1.7.0+cu,transformers 3.5.1,且确保transformers版本为3.0以上,避免因版本差异导致的错误。如遇到`AttributeError: 'BertTokenizerFast' object has no attribute 'max_len'`问题,直接通过pip重装transformers可以快速解决。
实验步骤主要包括在本地环境运行`run_language_modeling.py`文件,同时准备增量训练和评估文件。这些文件以每行一句话的形式存储,每8行作为训练集,每2行作为评估集。注意训练文件不能隔行存储,因此在训练参数中需要特别指定`line_by_line`。
使用指定的BERT模型(例如siku_bert,为内部训练的简体版四库全书BERT)作为预训练基础,并在bash中执行命令进行训练。关键参数包括训练使用的所有GPU,通过`CUDA_VISIBLE_DEVICES`设置来避免占用其他用户资源。训练目录由`output_dir`参数定义,用于保存训练成果,模型最终文件为`pytorch_model.bin`。
训练过程中,通过`nohup.out`文件监控评估损失,发现损失值逐渐减小,表明模型性能提升。训练结果自动保存在指定目录中,包括最终模型文件及每隔一定checkpoint保存的模型文件,虽占用一定内存,但有助于模型迭代过程的记录。
值得注意的是,在增量训练过程中,词汇表保持一致,不增加新的词汇,仅更新现有词汇的权重。若需扩展词汇表,相关讨论和指导可以参阅其他资源。此外,基于transformers3.0版本的增量预训练方法已实现,而对于4.0及以上版本的transformers,虽然已有现成的源码支持,但未直接尝试使用,留待未来进一步探索和应用。