La guida definitiva per addestrare BERT da zero Preparare il Dataset
Guida addestrare BERT da zero Dataset
Preparazione dei dati: Approfondisci, ottimizza il tuo processo e scopri come affrontare il passaggio più cruciale
Immagina di dedicare un’intera giornata al perfezionamento di BERT, solo per incontrare un collo di bottiglia delle prestazioni che ti lascia perplesso. Scavi nel tuo codice e scopri il colpevole: non hai fatto un buon lavoro nella preparazione delle tue caratteristiche e delle tue etichette. Così, dieci ore di prezioso tempo GPU svaniscono nel nulla.
Affrontiamolo, la preparazione del tuo set di dati non è solo un altro passaggio — è il fondamento ingegneristico di tutto il tuo processo di addestramento. Alcuni sostengono persino che una volta che il tuo set di dati è in buone condizioni, il resto è principalmente codice ripetitivo: alimenti il tuo modello, calcoli la perdita, esegui la retropropagazione e aggiorna i pesi del modello.
In questa storia, approfondiremo il processo di preparazione dei dati per BERT, preparando il terreno per l’obiettivo finale: addestrare un modello BERT da zero.
Benvenuti nel terzo capitolo della nostra esaustiva serie su BERT! Nel primo capitolo, abbiamo introdotto BERT — analizzando i suoi obiettivi e dimostrando come perfezionarlo per un sistema pratico di domanda e risposta:
- Come valutare le rappresentazioni
- Rappresentazione del percorso in Python
- Pratiche consigliate per il tracciamento distribuito
La guida definitiva per addestrare BERT da zero: Introduzione
Demistificare BERT: La definizione e le varie applicazioni del modello che ha cambiato il panorama del NLP.
towardsdatascience.com
Poi, nel secondo capitolo, ci siamo addentrati nel mondo dei tokenizzatori, esplorandone il funzionamento e creando persino un tokenizzatore personalizzato per la lingua greca:
La guida definitiva per addestrare BERT da zero: Il tokenizzatore
Dal testo ai token: La tua guida passo-passo alla tokenizzazione di BERT
towardsdatascience.com
Ora, affrontiamo una delle fasi più cruciali nella costruzione di un modello BERT ad alte prestazioni: la preparazione del set di dati. Questa guida sarà tecnica, fornendo frammenti di codice Python e link a…
