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 ...
原文：NLP预训练模型＋模型蒸馏与压缩
一 分布式词表示 直接使用低维 稠密 连续的向量表示词 静态的表示 Word Vec 训练方法：用中心词预测周围词。 局限性：Word Vec产生的词向量只有每个单词独立的信息，而没有上下文的信息。 Glove Global Vector for Word Representation 利用全局统计信息，即共现频次。 构建共现矩阵：共现强度按照距离进行衰减。 二 词向量 动态的表示 Cove Co ...
2022-03-14 21:10 3 794 推荐指数：
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