bert、ernie、ernie-tiny、roberta的区别
BERT、RoBerta、ERNIE模型对比和改进点总结 1、BERT总结 首先BERT是transformers的encoder部分，BERT有两大训练任务分别是： mask lm：给定一句话，随机抹去这句话中的一个或几个词，要求根据剩余词汇预测被抹去的几个词分别 ...
原文：BERT、MT-DNN、GPT2.0、ERNIE
目前效果较好的大部分的nlp任务都会应用预训练语言模型的迁移知识，主要是采用两阶段的模型。第一阶段进行预训练，一般是训练一个语言模型。最出名的是BERT,BERT的预训练阶段包括两个任务，一个是Masked Language Model，还有一个是Next Sentence Prediction。通过预训练能够利用海量的无标注的语料，以从中抽取出语言学特征，并在第二阶段结合具体任务，把这些从海量无 ...
2019-04-27 18:53 0 610 推荐指数：
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