SparK

卷积神经网络的BERT风格自监督预训练新方法

SparK BERT-style预训练卷积神经网络 ICLR 2023 CNN Github 开源项目

该项目实现了BERT风格的自监督预训练方法在卷积神经网络中的应用，能够对如ResNet等任意CNN进行预训练。项目代码简洁易读，只需最少的依赖项。在ImageNet数据集上表现优异，展示了小模型在预训练后能够超越大模型的能力，同时生成性自监督学习优于对比学习。

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论文

介绍相关项目

bert-tiny - 轻量级预训练自然语言处理模型

BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型

BERT-tiny是一款轻量级预训练自然语言处理模型，源自Google BERT项目。它采用2层网络结构和128维隐藏层，专为资源受限环境下的下游任务设计。尽管体积小巧，BERT-tiny在自然语言推理等任务中仍表现出色，保留了BERT模型的核心功能。这使其成为需要在计算资源有限情况下进行自然语言处理的研究人员和开发者的理想选择。

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合

GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型

此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。

bert_uncased_L-4_H-512_A-8 - BERT小型模型为资源受限环境提供高效自然语言处理解决方案

BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理

BERT小型模型是为计算资源受限环境设计的自然语言处理工具。它保留了标准BERT架构和训练目标，但模型规模更小，适用于多种应用场景。这种模型在知识蒸馏中表现出色，可利用更大、更精确的模型生成微调标签。其目标是促进资源有限机构的研究工作，并鼓励学术界探索模型创新的新方向，而非仅仅增加模型容量。

BERT-GPU - 单机多GPU加速BERT预训练的开源实现

BERTGithub多GPU预训练开源项目数据并行深度学习自然语言处理

BERT-GPU项目为BERT模型在单机多GPU环境下的预训练提供了开源实现。该项目无需Horovod即可实现数据并行，通过增加GPU数量扩大批处理规模，从而加速训练过程。项目包含详细的训练流程和参数配置说明，并提供了下游任务的实验结果。这种方法在维持模型性能的同时，有效提升了预训练效率。

cramming - 探索单GPU一天内训练BERT语言模型的极限

BERTCramming Language ModelGLUEGithubPyTorchTransformer-based language model开源项目

本项目探索在单GPU上用一天时间预训练BERT语言模型的性能表现，旨在挑战当前以高算力为核心的趋势。通过调整预训练流程，展示了在严格计算限制下依然接近BERT性能，并分析不同改进对性能的影响。最新版本框架需要PyTorch 2.0，改善了数据预处理并提升了1-2% GLUE性能，提供了详细的代码运行和数据处理指南供研究和应用参考。

squeezebert-uncased - SqueezeBERT：提高NLP任务效率的高效开源模型

GithubHuggingfaceSqueezeBERT开源项目微调模型组卷积语言模型预训练

SqueezeBERT是一个专注于提高自然语言处理任务效率的无大小写敏感的预训练模型。其架构通过分组卷积替换点对点全连接层，使其在Google Pixel 3设备上运行速度比bert-base-uncased快4.3倍。利用Mask Language Model和Sentence Order Prediction对模型进行了预训练，所使用的数据集包括BookCorpus和English Wikipedia。尽管模型尚未微调，但SqueezeBERT为文本分类任务奠定了坚实基础，建议使用squeezebert-mnli-headless作为起点。

deepsparse - 优化CPU上深度学习推理的高效稀疏性使用

CPU推理DeepSparseGithubLLM支持开源项目模型量化稀疏性

DeepSparse是一个专为CPU优化的深度学习推理运行时，通过使用稀疏性显著加快模型推理速度。结合SparseML优化库，DeepSparse支持模型剪枝和量化，在CPU上实现卓越性能。支持各种计算机视觉和自然语言处理模型，包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等。此外，DeepSparse现已支持高效的LLM推理，对稀疏量化模型实现多倍加速。可通过PyPI安装，并提供多种API便于部署。

bert_uncased_L-2_H-512_A-8 - 小型BERT模型在资源受限环境中的表现及应用策略

BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型训练知识蒸馏计算资源

24款小型BERT模型在低计算资源环境中通过知识蒸馏实现有效性能，支持与BERT-Base和BERT-Large相同的微调模式。这些模型为中小型机构的研究提供了创新支持，尤其是在GLUE测试中通过优化批大小和学习率等微调参数。这些模型为探索非传统扩容的创新应用提供了可能性。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练

该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具

Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重

bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型，适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档，助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理，极致满足专业需求，是NLP领域的首选工具库。

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