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 ...
關於NLP領域內預訓練的一些知識。記得很雜亂,主要用於個人理解,精華內容在學習資料。 一. 學習資料 從Word Embedding到Bert模型 自然語言處理中的預訓練技術發展史 nlp中的詞向量對比:word vec glove fastText elmo GPT bert 神經網絡語言模型 二. NLP里的預訓練 預訓練是通過設計好一個網絡結構來做語言模型任務,然后把大量甚至是無窮盡的無標 ...
2020-04-11 15:32 0 894 推薦指數:
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 ...
Understanding。它通過在各種各樣的NLP任務中呈現最先進的結果,包括問答(SQuAD v1.1 ...
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 by Representing and Predicting Spans GitHub:https ...
Bert Roberta ALBert XLNet Electra MacBert ...
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 ...
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 ...
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 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 ...