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 ...
CPT: A Pre Trained Unbalanced Transformer for Both Chinese Language Understanding and Generation 復旦大學,邱錫鵬老師團隊 使用不平衡的Transformer編碼器解碼器架構,用MLM和DAE聯合預訓練,均可用於NLU和NLG。 CPT: a novel Chinese Pre trained Unba ...
2021-11-15 10:15 0 154 推薦指數:
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 ...
2019年7月,百度ERNIE再升級,發布持續學習的語義理解框架ERNIE 2.0,及基於此框架的ERNIE 2.0預訓練模型, 它利用百度海量數據和飛槳(PaddlePaddle)多機多卡高效訓練優勢,通過深度神經網絡與多任務學習等技術,持續學習海量數據和知識。基於該框架的艾尼(ERNIE)預 ...
Bert Roberta ALBert XLNet Electra MacBert ...
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 ...
目錄 概述 RoBERTa的主要改進 改進優化函數參數 Masking策略 模型輸入格式與NSP 更大的batch size 更大語料與更長的訓練步數 字節級別的BPE文本編碼 實驗效果 總結 ...
1.加載預訓練模型: 只加載模型,不加載預訓練參數:resnet18 = models.resnet18(pretrained=False) print resnet18 打印模型結構 resnet18.load_state_dict(torch.load ...
介紹 在本次將學習另一個有着優秀表現的預訓練模型:GPT-2 模型,以及使用它進行文本生成任務實踐。 知識點 GPT-2 的核心思想 GPT-2 模型結構詳解 GPT-2 進行文本生成 OpenAI 在論文 Improving Language ...