梳理NLP預訓練模型
在2017年之前，語言模型都是通過RNN，LSTM來建模，這樣雖然可以學習上下文之間的關系，但是無法並行化，給模型的訓練和推理帶來了困難，因此有人提出了一種完全基於attention來對語言建模的模型，叫做transformer。transformer擺脫了NLP任務對於RNN，LSTM的依賴 ...
原文：【轉自知乎】NLP算法面試必備！史上最全！PTMs：NLP預訓練模型的全面總結
NLP算法面試必備 史上最全 PTMs：NLP預訓練模型的全面總結 預訓練模型 Pre trained Models,PTMs 的出現將NLP帶入了一個全新時代。 年 月 日，邱錫鵬老師發表了關於NLP預訓練模型的綜述 Pre trained Models for Natural Language Processing: A Survey ，這是一篇全面的綜述，系統地對PTMs進行了歸納分類。 本 ...
2020-03-27 17:48 0 2648 推薦指數：
相關推薦
NLP預訓練模型＋模型蒸餾與壓縮
一、分布式詞表示（直接使用低維、稠密、連續的向量表示詞）（靜態的表示） 1、Word2Vec 訓練方法：用中心詞預測周圍詞。 局限性：Word2Vec產生的詞向量只有每個單詞獨立的信息，而沒有上下文的信息。 2、Glove Global Vector for Word ...
NLP與深度學習（五）BERT預訓練模型
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 ...
預訓練模型——開創NLP新紀元
預訓練模型——開創NLP新紀元 論文地址 BERT相關論文列表 清華整理-預訓練語言模型 awesome-bert-nlp BERT Lang Street huggingface models 論文貢獻 對如今自然語言處理研究中常用的預訓練模型進行了全面的概述，包括 ...
NLP之預訓練
內容是結合：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 預訓練一般要從圖像處理領域說起：可以先用某個訓練集合比如訓練集合A或者訓練集合B對這個網絡進行預先訓練，在A任務上或者B任務上學會網絡參數，然后存起來以備后用。假設我們面臨第三個任務C ...
NLP中的預訓練語言模型（五）—— ELECTRA
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 ...
利用NLP預訓練模型進行輿情分類
最近在研究金融輿情分類的工作，所以調研了一些這方面的內容。 如果對這一塊不了解的朋友，首先可能需要先了解下google發布的bert，其實我也是現學的。 NLP的發展歷程經過了下面幾個階段，到18年，由google發布的bert在NLP任務上取得不錯的成績，后續近幾年就變成預訓練模型的世界 ...
NLP（三十四）：huggingface transformers預訓練模型如何下載至本地，並使用？
huggingface的transformers框架，囊括了BERT、GPT、GPT2、ToBERTa、T5等眾多模型，同時支持pytorch和tensorflow 2，代碼非常規范，使用也非常簡單，但是模型使用的時候，要從他們的服務器上去下載模型，那么有沒有辦法，把這些預訓練模型下載好，在使用 ...