预训练模型（三）-----Bert
1.什么是Bert？ Bert用我自己的话就是：使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错，就是有好多2，每个2有什么意思呢？ 先大体说一下，两阶段是指预训练和微调阶段，两任务是指Mask Language和NSP任务，两个版本是指Google发布 ...
原文：不同预训练模型的总结对比
持续更新 目录 ELMO BERT SpanBERT structBERT Alice RoBERTa ERNIE XLNet ELECTRA MASS BART UniLM T C Smaller Model： ALBERT Distill BERT Tiny BERT Mobile BERT Q BERT DynaBERT 使用相关 BERT家族 图片来源：李宏毅老师的课程 ELMO Enco ...
2020-03-24 14:31 0 3592 推荐指数：
相关推荐
预训练模型之Roberta
目录 概述 RoBERTa的主要改进 改进优化函数参数 Masking策略 模型输入格式与NSP 更大的batch size 更大语料与更长的训练步数 字节级别的BPE文本编码 实验效果 总结 ...
pytorch预训练模型
1.加载预训练模型： 只加载模型，不加载预训练参数：resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型结构 resnet18.load_state_dict(torch.load ...
【知识总结】预训练语言模型BERT的发展由来
语言模型 语言模型是根据语言客观事实对语言进行抽象数学建模。可以描述为一串单词序列的概率分布： 通过极大化L可以衡量一段文本是否更像是自然语言（根据文本出现的概率）： 函数P的核心在于，可以根据上文预测后面单词的概率（也可以引入下文联合预测）。 其中一种很常用的语言模型就是神经网络 ...
梳理NLP预训练模型
在2017年之前，语言模型都是通过RNN，LSTM来建模，这样虽然可以学习上下文之间的关系，但是无法并行化，给模型的训练和推理带来了困难，因此有人提出了一种完全基于attention来对语言建模的模型，叫做transformer。transformer摆脱了NLP任务对于RNN，LSTM的依赖 ...
bert 预训练模型路径
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BE ...
pytorch:修改预训练模型
torchvision中提供了很多训练好的模型，这些模型是在1000类，224*224的imagenet中训练得到的，很多时候不适合我们自己的数据，可以根据需要进行修改。 1、类别不同 2、添加层后，加载部分参数 参考：https://blog.csdn.net ...
ONNX预训练模型加载
tvm官网中，对从ONNX预训练模型中加载模型的教程说明 教程来自于：https://docs.tvm.ai/tutorials/frontend/from_onnx.html#sphx-glr-tutorials-frontend-from-onnx-py 首先我对教程进行了一些修改 ...