在去年11月份,NLP大神Manning聯合谷歌做的ELECTRA一經發布,迅速火爆整個NLP圈,其中ELECTRA-small模型參數量僅為 BERT-base模型的1/10,性能卻依然能與BERT、RoBERTa等模型相媲美。 在前不久,谷歌終於開源了ELECTRA,並發布了預訓練模型,這對 ...
感謝參考原文 http: bjbsair.com tech info .html 在去年 月份,NLP大神Manning聯合谷歌做的ELECTRA一經發布,迅速火爆整個NLP圈,其中ELECTRA small模型參數量僅為 BERT base模型的 ,性能卻依然能與BERT RoBERTa等模型相媲美。 在前不久,谷歌終於開源了ELECTRA,並發布了預訓練模型,這對於缺大算力的高校和企業,簡直是 ...
2020-03-27 15:48 0 684 推薦指數:
在去年11月份,NLP大神Manning聯合谷歌做的ELECTRA一經發布,迅速火爆整個NLP圈,其中ELECTRA-small模型參數量僅為 BERT-base模型的1/10,性能卻依然能與BERT、RoBERTa等模型相媲美。 在前不久,谷歌終於開源了ELECTRA,並發布了預訓練模型,這對 ...
1.什么是Bert? Bert用我自己的話就是:使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯,就是有好多2,每個2有什么意思呢? 先大體說一下,兩階段是指預訓練和微調階段,兩任務是指Mask Language和NSP任務,兩個版本是指Google發布 ...
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...
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 ...
參考: 李宏毅《深度學習人類語言處理》 ELMo Embeddings from Language Models BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers ERNIE Enhanced ...
我們在使用Bert進行微調的時候,通常都會使用bert的隱含層的輸出,然后再接自己的任務頭,那么,我們必須先知道bert的輸出都是什么,本文接下來就具體記錄下bert的輸出相關的知識。 由於我們微調bert的時候一般選用的是中文版的模型,因此,接下來我們加載的就是中文預訓練模型bert。直接看代碼 ...
1. BERT簡介 Transformer架構的出現,是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型,其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名稱所示 ...
1、預訓練模型 BERT是一個預訓練的模型,那么什么是預訓練呢?舉例子進行簡單的介紹 假設已有A訓練集,先用A對網絡進行預訓練,在A任務上學會網絡參數,然后保存以備后用,當來一個新的任務B,采取相同的網絡結構,網絡參數初始化的時候可以加載A學習好的參數,其他的高層參數隨機初始化 ...