Albert理解
一、概述 Albert是谷歌在Bert基礎上設計的一個精簡模型，主要為了解決Bert參數過大、訓練過慢的問題。Albert主要通過兩個參數削減技術克服預訓練模型擴展的障礙： 1、Factorized embedding parameterization(embedding參數因式分解 ...
原文：ZEN、ELECTRA、ALBERT
一 ZEN 目前，大多數中文預訓練模型基本上沿用了英文模型的做法，聚焦於小顆粒度文本單元 字 的輸入。然而，與英文相比，中文沒有空格等明確的詞語邊界。這個特點使得很多文本表達中存在的交叉歧義也被帶入了以字為序列的文本編碼中，使得模型更難從單字的序列中學習到大顆粒度文本蘊含的語義信息，例如雙字或者多字詞的整體含義等。雖然通過大規模文本建模可以一定程度上區分不同上下文環境的語義，但是依然沒有充分並顯式 ...
2019-11-13 20:51 0 278 推薦指數：
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