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Adapter-BERT开源项目 – 高效微调BERT模型

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...

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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

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