Contextualized Word Embedding 同樣的單詞有不同的意思,比如下面的幾個句子,同樣有 “bank” ,卻有着不同的意思。但是用訓練出來的 Word2Vec 得到 “bank ...
Transformer:https: jalammar.github.io illustrated transformer BERT:https: arxiv.org pdf . .pdf 進化史:https: zhuanlan.zhihu.com p ...
2019-02-20 20:54 0 879 推薦指數:
Contextualized Word Embedding 同樣的單詞有不同的意思,比如下面的幾個句子,同樣有 “bank” ,卻有着不同的意思。但是用訓練出來的 Word2Vec 得到 “bank ...
參考了pytorch官方文檔:https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm編寫項目,代碼分 ...
簡介 GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列是由OpenAI提出的非常強大的預訓練語言模型,這一系列的模型可以在生成式任務中取得非常好的效果,對於一個新的任務,GTP只需要很少的數據便可以理解任務的需求並達到或接近state-of-the-art ...
1.背景知識 one-hot -> word class -> word embedding 不過傳統的word embedding解決不了多義詞的問題。 2. ELMO ...
目前效果較好的大部分的nlp任務都會應用預訓練語言模型的遷移知識,主要是采用兩階段的模型。第一階段進行預訓練,一般是訓練一個語言模型。最出名的是BERT,BERT的預訓練階段包括兩個任務,一個是Masked Language Model,還有一個是Next Sentence Prediction ...
此文轉載自:https://my.oschina.net/u/4404863/blog/4755100 大咖揭秘Java人都栽在了哪?點擊免費領取《大廠面試清單》,攻克面試難關~> ...
預訓練 先在某個任務(訓練集A或者B)進行預先訓練,即先在這個任務(訓練集A或者B)學習網絡參數,然后存起來以備后用。當我們在面臨第三個任務時,網絡可以采取相同的結構,在較淺的幾層,網絡參數可以直接 ...
目錄 簡介 預訓練任務簡介 自回歸語言模型 自編碼語言模型 預訓練模型的簡介與對比 ELMo 細節 ELMo的下游使用 GPT/GPT ...