Albert理解
一、概述 Albert是谷歌在Bert基础上设计的一个精简模型，主要为了解决Bert参数过大、训练过慢的问题。Albert主要通过两个参数削减技术克服预训练模型扩展的障碍： 1、Factorized embedding parameterization(embedding参数因式分解 ...
原文：ZEN、ELECTRA、ALBERT
一 ZEN 目前，大多数中文预训练模型基本上沿用了英文模型的做法，聚焦于小颗粒度文本单元 字 的输入。然而，与英文相比，中文没有空格等明确的词语边界。这个特点使得很多文本表达中存在的交叉歧义也被带入了以字为序列的文本编码中，使得模型更难从单字的序列中学习到大颗粒度文本蕴含的语义信息，例如双字或者多字词的整体含义等。虽然通过大规模文本建模可以一定程度上区分不同上下文环境的语义，但是依然没有充分并显式 ...
2019-11-13 20:51 0 278 推荐指数：
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