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尝试过bert-wwm（哈工大提供的），在keras上面可以跑batch_size=6，max_seq=512。
但是，在这里面只能跑batch=1，seq_len=300（我试过）
版本、环境信息：
1）PaddlePaddle版本：1.5.0.post87
2）CPU：i5 9400f
3）GPU：1080ti，通过anaconda安装的cudatoolkit 8.0，cudnn7…
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错误报告如下，这是什么问题，该如何解决啊
usage: main.py [-h] --train-data TRAIN_DATA [--val-data VAL_DATA] [--num-workers NUM_WORKERS] [--logs LOGS] [--name NAME] [--log-interval LOG_INTERVAL] [--report-training-ba…
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1、用来预训练bge-large-zh-1.5的基座模型是什么？
2、有什么推荐的，比较好的中文bert类模型，用来替换基座模型预训练，提高在中文领域的embedding和reranker效果？
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File ~/work/python/tts/MeloTTS/melo/api.py:81, in TTS.tts_to_file(self, text, speaker_id, output_path, sdp_ratio, noise_scale, noise_scale_w, speed)
79 t = re.sub(r'([a-z])([A-Z])', r'\1 \2'…
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when I use roberta_zh to pretrain CPT model , raise error "Error(s) in loading state_dict for BertModel". So what pretrained model shoud i use? Roberta or BERT ?
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跑一下代码，发现无法达到0.78+ 的性能。请您指点一下。谢谢！
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您好，我想问一下，能不能完全不需要微调，从头训练自己的数据集呢？要是可以的话我该如何设置训练脚本呢？
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Using this [Chinese model](https://huggingface.co/luhua/chinese_pretrain_mrc_roberta_wwm_ext_large?context=%E6%88%91%E5%8F%AB%E5%85%8B%E6%8B%89%E6%8B%89%EF%BC%8C%E6%88%91%E4%BD%8F%E5%9C%A8%E4%BC%AF%E5…
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运行sh脚本总会出现未识别的参数**main.py: error: unrecognized arguments: --accum-freq=1**，脚本和示例一模一样
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`usage: main.py [-h] --train-data TRAIN_DATA [--val-data VAL_DATA] [--num-workers NUM_WORKERS] [--logs LOGS] …
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['O', 'B-故障设备', 'I-故障设备', 'B-故障原因', 'I-故障原因']
{'O': 0, 'B-故障设备': 1, 'I-故障设备': 2, 'B-故障原因': 3, 'I-故障原因': 4}
Some weights of the model checkpoint at ./model_hub/chinese-bert-wwm-ext/ were not used whe…