BERT预训练-mased_lm准确率一直为零
创始人
2024-11-30 23:02:13
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这可能是因为在执行预处理数据时出现了问题。请确保您在准备数据时使用了正确的预处理器，并且在输入BERT中使用了正确的预处理标记器。例如，如果您使用的是huggingface transformers库，则可以按照以下方式调用tokenizer和model：
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
encoded_input = tokenizer("Hello, how are you doing today?", return_tensors='pt')
outputs = model(**encoded_input)
此外，请确保您的数据集经过了正确的预处理，以及正确地使用了掩码标记'[MASK]'。如果数据集中没有对应的掩码标记，则无法计算masked_lm_accuracy。
如果所有这些都已正确设置，您还需要准确检查您的数据集是否符合BERT的格式要求，包括正确调整时间步长和batch size，并检查是否存在一些格式上的错误。
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