我查看了 BERT 掩码语言模型的不同实现。
对于预训练，有<strong>两个</strong>常见版本：
<ol>
<li>解码器
我不确定如何对最近推出的用于单个文档摘要的 <a href="http://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=http://proceedings.
我正在学习原始转换器模型 (<a href="https://arxiv.org/abs/1706.03762" rel="nofollow noreferrer">Attention is all you need</a>)
<strong>无法从“转换器”导入“AutoModelForSequenceClassification”</strong>
代码是
<pre><code>from transformers
我正在尝试通过变压器网络训练 EEG 数据。输入尺寸为 50x16684x60（seq x batch x features），输出为 16684x2。现
我有一个奇怪的具体问题，但希望有人至少可以给出一个去哪里的想法。
我正在尝试使用转换器（
我有一个 NLP 项目，其中一组单词当前由 <code>w2v</code> 编码，以与其他单词集合进行比较。我想尝试 <code
对于我的项目，我需要了解并能够使用 GPT 转换器语言模型执行关于常识生成的 <a href="https://github.com/atcb
我已经<strong>刮取</strong>谷歌文本信息并使用 NLP（标记化、词形还原等）对其进行预处理，并使用字重
我正在从事一个项目，该项目旨在使用 pytorch 制作用于机器翻译的 Transformer 神经网络。
我面临的错误是
我只是使用了 Huggingface 变换器库，在运行 run_lm_finetuning.py 时得到以下消息： AttributeError: 'GPT2TokenizerFast'
我的输入数据是特征图，而不是原始图像。并具有以下形式：<code>(4,50,1,1,256)</code>
<code>mini_batch=4 / frames=
我想自定义BERT或Transformer的serving_default，使输入为字符串类型并获得字符串类型的预测。所以模型的输
我想解决一个序列到序列的文本生成任务（例如问答、语言翻译等）。
对于这个问题，您可以假设
我正在使用 RL 训练序列到序列转换器模型，演员和评论家都必须是转换器。但我不明白当转换器输出一
我使用 Transformers 库中的 TFXLMRobertaForTokenClassification，我想在 conllu2003 上训练 NER 模型。我有一个问题，
经过一周的挣扎，我不得不来这里请教专业人士。我一直在尝试使用 PyTorch 从头开始编写我自己的 G
使用教程 <a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/gpt2.html" rel="nofollow noreferrer">here</a> ，我编写了以下
这是我关于 StackOverflow 的第一个问题。我正在研究 <strong>CUAD</strong>（合同理解 Atticus 数据集），这是一
我正在尝试添加一种注意机制，以从 BERT 编码器获得最后隐藏状态的加权平均值，而不仅仅是使用平均
