Puntos de control LM Plug-and-Play en TensorFlow Model Garden: una guía práctica para aprovechar checkpoints de modelos de lenguaje y montar clasificadores con el mínimo de código.
Instalación y preparación: instala el paquete tf-models-official y elige el modelo de la familia BERT, ALBERT o ELECTRA. Descarga el checkpoint correspondiente y construye el encoder usando EncoderConfig a partir de params.yaml en las versiones nuevas o desde el archivo legacy *_config.json en modelos antiguos.
Montaje del clasificador: envuelve el encoder en tfm.nlp.models.BertClassifier para crear una cabeza de clasificación binaria. Luego restaura únicamente los pesos del encoder con tf.train.Checkpoint(...).read(...) manteniendo la cabeza de clasificación con inicialización aleatoria para poder afinarla específicamente en la tarea downstream.
Consideraciones para ELECTRA: en ELECTRA descarta el generator y utiliza el discriminator como encoder para tareas downstream, de modo que obtienes un clasificador listo para fine tune utilizando la arquitectura más adecuada del modelo.
Resultado: este flujo te proporciona un clasificador listo para afinar que cubre la familia BERT con cambios mínimos en código y configuración, acelerando experimentos y despliegues.
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