AI交流(进群备注:Adapter-BERT)

Adapter-BERT是一个开源项目,专注于在BERT模型中应用Adapter Tuning技术,以实现参数高效的模型微调。该项目提供了相关代码和资源,帮助研究者和开发者在不完全微调整个模型的情况下,通过调整少量参数来适应新任务。该方法能够在多个任务之间共享大量参数,同时保持与完全微调相当的性能。
Adapter-BERT的特点:
- 1. 参数高效的微调方法
- 2. 在多个任务之间共享参数
- 3. 与完全微调相当的性能
- 4. 支持GLUE任务
- 5. 提供预训练模型和代码
Adapter-BERT的功能:
- 1. 在GLUE任务上进行微调
- 2. 使用GPU或Cloud TPU进行训练
- 3. 下载预训练模型和GLUE数据集
- 4. 通过命令行运行微调脚本
相关导航
暂无评论...