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 ...
原文：梳理NLP預訓練模型
在 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，使用了self attention的方式對上下文進行建模，提高了訓練和推理的速度。 Transformer l ...
2020-05-06 18:28 0 1007 推薦指數：
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