一、Pretrained Transformer
Transformer是一个重要的预训练模型，由Google公司于2017年推出。它在机器翻译任务中取得了突破性的成果。Pretrained Transformer是指在Transformer模型上加入预训练的过程，进一步提升模型的性能。
接下来以GPT-2为例，简单介绍Pretrained Transformer的工作原理。GPT-2是基于Transformer的语言模型，它有1.5亿个参数。在预训练过程中，使用大量的无监督数据（如维基百科、新闻语料库等）对模型进行训练。训练过程中，模型通过自监督学习的方式生成下一个词，同时预测下一个词的概率。在预测过程中，模型会利用前面已经生成的上下文信息来预测下一个词，这一过程称为自回归。
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
# 输入文本进行tokenize
text = "Hello, my name is John."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
# 获取模型输出
outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
二、Generative Pretrained模型
Generative Pretrained模型是指在大规模无监督数据集上，对模型进行预训练，进一步提升其语言生成、对话等任务的能力。目前，常用的Generative Pretrained模型包括GPT系列、XLNet、ERNIE等。
以GPT-2为例，介绍Generative Pretrained模型的工作原理。GPT-2在预训练过程中，使用海量数据对模型进行训练，其中包括单词、短语、句子和文章等各种级别的数据。通过预训练得到的模型，可以进行文本生成、对话等任务，甚至可以作为语言模型，生成类似于人类语言的文本。
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
# 输入文本进行tokenize
text = "Hello, my name is John. I like to"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
# 获取模型生成结果
outputs = model.generate(input_ids=inputs.input_ids, max_length=50)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
三、Pretrained Model
Pretrained Model是指在某个任务上经过预训练的模型，可以作为各种自然语言处理任务的基础模型。例如，可以在Pretrained Model上进行微调，完成诸如分类、命名实体识别等任务。目前，许多大型公司如Google、百度、腾讯、阿里巴巴等都推出了自己的Pretrained Model。
下面以百度的ERNIE为例，介绍Pretrained Model的工作原理。ERNIE是基于Transformer的预训练语言模型，它可以用于文本相似度、问答、命名实体识别等多个自然语言处理任务。在预训练过程中，ERNIE使用了大量的中文、英文、数字等文本数据，训练出了丰富的语言模型。
import paddlehub as hub # 加载预训练模型 module = hub.Module(name="ernie") # 示例输入 text_a = "英国旅游" text_b = "我想去英国旅游" # 获取预测结果 result = module.similarity(text_a, text_b) print(result)
四、Pretrained读音
Pretrained的读音为[‘pri:’treind]，其中第一个音节为长元音，第二个音节为爆音，重音在第一个音节上。
五、Pretrained model意思
Pretrained model的意思是“预训练模型”，也称为“预训练神经网络模型”。Pretrained Model具有强大的语言理解能力，可以用于各种自然语言处理任务。
六、Pretrained bert参数量
BERT是一种新型的预训练模型，它基于Transformer，并且在大规模数据上进行预训练。BERT参数量巨大，达到了340M。这使得它可以高效地实现各种自然语言处理任务，例如文本分类、命名实体识别等。
from transformers import BertModel
# 加载预训练模型
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 查看模型参数数量
params = sum([p.numel() for p in model.parameters()])
print(params)
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/294152.html
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