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项目简介
本项目基于PaddlePaddle框架对MobileBERT模型进行复现，目标是实现轻量级的BERT模型，使其可在资源受限的设备上使用。该模型采用BERT轻量级设计并引入迁移学习算法，有效提升了小模型的精度。
项目的主要特性和功能
- 轻量级设计：在参数少的情况下，性能优于同类型参数量远超它的BERT模型。
- 迁移学习算法：采用迁移学习算法，提升小模型精度。
- 多任务支持：预训练任务可进行掩码语言模型（MLM）和下一个句子预测（NSP）训练，下游任务可用于文本分类或问答任务。
安装使用步骤
环境要求
- Python 3.7
- PaddlePaddle 2.1.2
- paddlenlp 2.0.7
- numpy >= 1.7
- visualdl 2.2.0
- pytorch 1.7.1（用于模型对齐校验）
- transformers 4.9.2（用于模型对齐校验）
快速开始
- 复制本仓库：
bash cd MobileBert_paddle - 模型转换：下载PyTorch权重并转换为Paddle权重：
bash python convert.py - 模型精度对齐：通过
compare.py脚本进行PaddlePaddle与PyTorch的模型输出对比：bash python compare.py - 模型训练与评估：
- 训练：
bash bash scripts/train_squadv1.sh bash scripts/train_squadv2.sh bash scripts/train_mnli.sh - 评估：
bash bash scripts/eval_squadv1.sh bash scripts/eval_squadv2.sh bash scripts/eval_mnli.sh
- 训练：
其他操作
- 数据预处理和加载：使用
utils/data.py。 - 配置管理：使用
utils/config.py。 - 评估指标计算：使用
utils/metric.py。 - 命令行参数解析：使用
utils/args.py。 - 实用工具函数：使用
utils/utils.py。 - 模型与tokenizer定义：使用
model/model_tokenizer.py。 - 调试和优化：确保模型训练与评估的准确性和稳定性。
注意事项
- 确保环境满足要求，包括Python版本和PaddlePaddle框架。
- 建议在AIStudio的终端上进行结果复现。
- 实际使用中可能需根据具体需求进行参数调整和优化。
引用
请引用项目中的相关引用信息。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】