這是一篇還在雙盲審的論文,不過看了之后感覺作者真的是很有創新能力,ELECTRA可以看作是開辟了一條新的預訓練的道路,模型不但提高了計算效率,加快模型的收斂速度,而且在參數很小也表現的非常好。 論文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DIS ...
本篇帶來Facebook的提出的兩個預訓練模型 SpanBERT和RoBERTa。 一,SpanBERT 論文:SpanBERT: Improving Pre training byRepresenting and Predicting Spans GitHub:https: github.com facebookresearch SpanBERT 這篇論文中提出了一種新的mask的方法,以及一 ...
2019-09-16 17:52 0 1578 推薦指數:
這是一篇還在雙盲審的論文,不過看了之后感覺作者真的是很有創新能力,ELECTRA可以看作是開辟了一條新的預訓練的道路,模型不但提高了計算效率,加快模型的收斂速度,而且在參數很小也表現的非常好。 論文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DIS ...
隨着bert在NLP各種任務上取得驕人的戰績,預訓練模型在這不到一年的時間內得到了很大的發展,本系列的文章主要是簡單回顧下在bert之后有哪些比較有名的預訓練模型,這一期先介紹幾個國內開源的預訓練模型。 一,ERNIE(清華大學&華為諾亞) 論文:ERNIE: Enhanced ...
本篇帶來XL-Net和它的基礎結構Transformer-XL。在講解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL,Transformer-XL不屬於預訓練模型范疇,而是Transformer的擴展版,旨在解決Transformer的捕獲長距離依賴信息的上限問題。接下來我們詳細的介紹 ...
目錄 概述 RoBERTa的主要改進 改進優化函數參數 Masking策略 模型輸入格式與NSP 更大的batch size 更大語料與更長的訓練步數 字節級別的BPE文本編碼 實驗效果 總結 ...
: 前向模型: 后向模型: 目標函數最大化: 詞向量的表示基於當 ...
問題:出現的語句是否合理。 在歷史的發展中,語言模型經歷了專家語法規則模型(至80年代),統計語言模 ...
自然語言處理中的語言模型預訓練方法(ELMo、GPT和BERT) 最近,在自然語言處理(NLP)領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關注。就此,我將最近看的一些相關論文進行總結,選取了幾個代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT ...
語言模型 語言模型是根據語言客觀事實對語言進行抽象數學建模。可以描述為一串單詞序列的概率分布: 通過極大化L可以衡量一段文本是否更像是自然語言(根據文本出現的概率): 函數P的核心在於,可以根據上文預測后面單詞的概率(也可以引入下文聯合預測)。 其中一種很常用的語言模型就是神經網絡 ...