登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
BERT 开源的预训练中文语言模型 Chinese_L-12_H-768_A-12 下载地址。
前言最近几周在研究分布式训练中的模型并行技术。为了直观感受和加深记忆，阅读相关论文的同时，动手用开源的大模型训练框架Colossal-AI逐步改写出了一个数据并行+模型并行的BERT来帮助理解。在这里想介绍一下借助Colossal-AI提供的零冗余优化器、张量并行、流水线并行等技术一点点缩小BERT模型内存占用的过程。文章内容:大规模模型对分布式训练带来了什么挑战?什么是Colossal-AI？用
本文从镜像构建、容器部署到性能评估，完成bert模型昇腾迁移部署案例。
下面是用bert 训练pairwise rank 的 demo。
而自动算子生成技术可以打破图层和算子层的边界，不仅可以实现传统的自动算子融合，还可以实现自动的算子重组，也就是把不同算子内部的计算进行深度的重组与整合，进一步提高性能。深度学习编译器能通过对编译过程的前端、中端、后端的抽象提取，以及相对统一的中间表达IR，使前端框架和后端优化分离开来，相当于把不同前端到不同后端这样一个C_N^2的组合空间大大简化，并通过自动生成技术完成这其中的中间表达IR生成、针
bert在做掩码时为什么要进行80% mask，10% 随机替换，10% 保持原词呢？
但是专门处理长文本的longformer就没法直接这样加载，会报错，目前的AutoTokenizer还不太支持longformer的tokenizer的加载，可以用BertTokenizer加载，但是BertTokenizer里面没有封装return_offsets_mapping，因此可以用BertTokenizerFast。中文的文本会去除空格等这些没有实际语义的字符；bert的tokeniz
我们经常使用到hugging face中的模型，比如bert,GPT等等，但是在写代码的过程中发现了两种导入hugging face的方式。
主机环境：系统：ubuntu18GPU：3090MindSpore版本：1.3数据集：lcqmclcqmc文本匹配任务的定义：哈工大文本匹配数据集，LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。数据集中的字段分别如下：text_a， text_b, label。其中text_a和text_b为两个问题的文本。
OSError: Model name ‘E:/pretrained_models/chinese-bert-wwm-ext’ was not found in tokenizers model name list (bert-base-uncased, bert-large-uncased, bert-base-cased, bert-large-cased, bert-base-multili
机器学习&&深度学习——BERT（来自transformer的双向编码器表示）
How to Unleash the Power of Large Language Models for Few-shot Relation Extraction?Small Models are Valuable Plug-ins for Large Language ModelsGPT-NER: Named Entity Recognition via Large Language Mode
bert
——bert
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
华为开发者联盟HarmonyOS专区
华为云开发者联盟
腾讯云开发者社区
兴智开发者社区
亚马逊云科技技术品牌专区
AI技术专区
成都城市开发者社区
