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Code  ›  自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 KantaiBERT_段智华的博客
https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/120373424
斯文的电影票
1 年前
  • Training models using transformers and tokenizers
  • Step 1: Loading the dataset
  • Step 2: Installing Hugging Face transformers
  • 星空智能对话机器人系列博客

    • 本文将重点介绍从头开始构建预训练Transformer模型， 使用Jupyter基于Hugging Face’s模块实现KantaiBERT ，KantaiBERT 首先加载Immanuel Kant数据集，从头开始训练自己的标记器。

    Training models using transformers and tokenizers

    KantaiBERT是基于BERT 体系结构（RoBERTa）的预训练模型，
    RoBERTa改善了预训练过程的机制， 不使用WordPiece标记器，
    而使用字节级字节对编码（Byte Pair Encoding，BPE）。

    KantaiBERT将被训练成一个6层、12个头和84,095,00

    自然语言处理 NLP 星空 智能 对话 机器人 系列 ： 深入理解 Transform er 自然语言处理 K ant ai BERT ByteLevelBPETokeniz er 目录 Step 3: Tr ai ning a tokeniz er Step 4: Saving the files to diskStep 5: Loading the tr ai ned tokeniz er filesStep 6: Checking resource constr ai nts: GPU and CUDA 星空 智能 对话 机器人 系列 博客 Step 3: 自然语言处理 NLP 星空 智能 对话 机器人 系列 ： 深入理解 Transform er 自然语言处理 Text completion with GPT-2 目录 Text completion with GPT-2 Text completion with GPT-2 #Open AI GTP-2
     
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