bert、ernie、ernie-tiny、roberta的區別
BERT、RoBerta、ERNIE模型對比和改進點總結 1、BERT總結 首先BERT是transformers的encoder部分，BERT有兩大訓練任務分別是： mask lm：給定一句話，隨機抹去這句話中的一個或幾個詞，要求根據剩余詞匯預測被抹去的幾個詞分別 ...
原文：BERT、MT-DNN、GPT2.0、ERNIE
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。通過預訓練能夠利用海量的無標注的語料，以從中抽取出語言學特征，並在第二階段結合具體任務，把這些從海量無 ...
2019-04-27 18:53 0 610 推薦指數：
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