whaido团队达观杯第四名：BERT预训练与finetuning详解

达观杯模型介绍文档是由参赛队伍whaido编写的，他们在比赛中获得了第四名的好成绩。这个文档详细阐述了他们使用的竞赛模型和技术策略。比赛的官方地址可以参考<https://biendata.com/competition/datagrand/>。 模型的核心是基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练和微调方法。具体来说，他们采用了BERT-Base版本，专为中文（简体和繁体）设计，拥有12层、768隐藏层节点、12个注意力头和大约1.1亿参数。模型的相关配置信息存储在bert_base/bert_config.json文件中，词汇表则来自corpus生成的vocab.txt。 预训练阶段是整个模型的关键环节。参赛者将原始的corpus.txt数据转换为corpus_bert.txt，通过在每行间添加空行来划分段落，因为BERT在预测上下文时非常重视段落内的句子关系。由于数据已经进行了脱敏处理，他们没有使用BERT的原始预训练模型，而是从头开始。他们使用了一个名为create_pretraining_data.py的脚本，设置了一些参数，如max_seq_length为200（根据corpus.txt中的句子长度分布调整），masked_lm_prob设为0.15，以优化预训练效率。 参赛队伍还调整了bert_config.json中的vocab_size，确保其与vocab.txt一致，并使用随机种子12345和dupe_factor为5来增加数据多样性。通过这些步骤，他们成功地预训练了模型，然后将其用于finetuning阶段，使用train.txt数据进行微调，最后对test.txt进行预测。 whaido团队的策略是精心定制的BERT模型，注重预训练过程中的句子关系处理和参数调整，以达到在达观杯竞赛中取得第四名的优秀表现。这份文档提供了深入理解他们技术路径的宝贵资料，对于理解和复制类似的自然语言处理模型具有重要的参考价值。