内容是结合:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起:可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练,在A任务上或者B任务上学会网络参数,然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C ...
关于NLP领域内预训练的一些知识。记得很杂乱,主要用于个人理解,精华内容在学习资料。 一. 学习资料 从Word Embedding到Bert模型 自然语言处理中的预训练技术发展史 nlp中的词向量对比:word vec glove fastText elmo GPT bert 神经网络语言模型 二. NLP里的预训练 预训练是通过设计好一个网络结构来做语言模型任务,然后把大量甚至是无穷尽的无标 ...
2020-04-11 15:32 0 894 推荐指数:
内容是结合:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起:可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练,在A任务上或者B任务上学会网络参数,然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C ...
Understanding。它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答(SQuAD v1.1 ...
本篇带来Facebook的提出的两个预训练模型——SpanBERT和RoBERTa。 一,SpanBERT 论文:SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans GitHub:https ...
Bert Roberta ALBert XLNet Electra MacBert ...
这是一篇还在双盲审的论文,不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力,ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路,模型不但提高了计算效率,加快模型的收敛速度,而且在参数很小也表现的非常好。 论文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DIS ...
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 ...
1. BERT简介 Transformer架构的出现,是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型,其中一个非常重要的模型就是BERT。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名称所示 ...
预训练模型——开创NLP新纪元 论文地址 BERT相关论文列表 清华整理-预训练语言模型 awesome-bert-nlp BERT Lang Street huggingface models 论文贡献 对如今自然语言处理研究中常用的预训练模型进行了全面的概述,包括 ...