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：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 Word Vec 訓練方法：用中心詞預測周圍詞。 局限性：Word Vec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。 Glove Global Vector for Word Representation 利用全局統計信息，即共現頻次。 構建共現矩陣：共現強度按照距離進行衰減。 二 詞向量 動態的表示 Cove Co ...
2022-03-14 21:10 3 794 推薦指數：
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