AI說書 - 從0開始 - 138 | BERT 微調之資料前處理

閱讀時間約 1 分鐘

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 131 說要把句子前面加上 [CLS],而句子和句子間要加上 [SEP] 區隔,於是程式為:

sentences = df.sentence.values
sentences = ["[CLS]" + sentence + "[SEP]" for sentence in sentences]
labels = df.label.values


接著執行 Tokenization 動作:

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case = True)
tokenized_texts = [tokenizer.tokenize(sent) for sent in sentences]

print("Tokenize the first sentence:")
print(tokenized_texts[0])


得到結果為:

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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 繼 AI說書 - 從0開始 - 135 安裝載入了必要程式模組後,今天來匯入 CoLA 資料 ( https://nyu-mll. github.io/CoLA/),
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 在 AI說書 - 從0開始 - 134 闡述了 Fine-Tuning 的目標為使用資料集 CoLA,來學習如何判斷一個句子的文法是否是可以被接受的,同時也提供 GPU
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 在 AI說書 - 從0開始 - 133 中,已經確立了目標就是要做 Fine-Tuning,那主題是什麼?衡量標準是什麼?以下說明: 主題:使用資料集 CoLA,來學
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