SBERT是近年工业上应用很广泛的方法,思想很简单,就是如上图左边得双塔模型,有的地方称为Siamese network(孪生网络)和Bi-Encoder。 有的朋友会疑问,这几年句子相似度的算法竞赛,发现都没见到这种双塔模型的身影,常常是上图右边这种Cross-Encoder的结构。原因是,双塔模型相对Cross-Encoder结构效是稍差的,但落到工业应...
直接把2个句子串联起来输入Bert做分类(即Cross-Encoder方式),当需要找N个句子里相似度最大的2个句子时,要经过Bert的次数是N*(N-1)/2次;计算量太大了; 把每个句子单独经过Bert,得到各自的句子向量后,再计算相似度,即Bi-Encoder方式,节省计算量; 孪生网络: 将句子对输入到参数共享的两个Bert模型中,然后Bert输...
跟BERT 一样,T5 也是 Google 出品的预训练模型,来自论文为Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer,代码已开源。T5的理念就是“万事皆可 Seq2Seq”,它使用了标准的 Encoder-Decoder 模型,并且构建了无监督/有监督的文本生成预训练任务,最终将效果推向了一个新高度。 E...
现在T5.1.1 只让 Encoder 和 Decoder 的 Embedding 层共享,而 Decoder 最后预测概率分布的 Softmax 层则用了一个独立的 Embedding 矩阵,当然这会让参数量大大增加,但 Google 的结论说这样做效果会更好,其结论被总结在最近的论文Rethinking embedding coupling in pre-trained language models[5] 中。还有最后一点...
跟BERT一样,T5也是Google出品的预训练模型,来自论文为Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer,代码已开源。T5的理念就是“万事皆可Seq2Seq”,它使用了标准的Encoder-Decoder模型,并且构建了无监督/有监督的文本生成预训练任务,最终将效果推向了一个新高度。
cross entropy 交叉熵 D Decision Boundary 决策边界 Decision Trees 决策树 DBN Deep Belief Network 深度信念网络 DCGAN Deep Convolutional Generative Adversarial Network 深度卷积生成对抗网络 DL deep learning 深度学习 DNN deep neural network 深度神经网络 Deep Q-Learning 深度Q学习 DQN Deep Q-Network 深度...
相比于段落召回阶段，重排序阶段需要考虑的段落规模较小，因此大多数方法倾向于使用交互编码器（Cross-Encoder）作为模型框架，在本工作中，我们测试了交互编码器模型在段落重排序任务上的性能，我们采用 MRR 和 nDCG 作为评价指标，实验效果如下：图 7：交互编码器在段落重排序任务上的表现 实验结果表明，在双塔编码器...
将Bert模型中最后一层Encoder的所有隐藏状态的输出(hidden states)与模型框架的输入input embeddings()相加得到,这一步操作为Residual Connection(如下式所示)。 将经过残差连接(Residual Connection)之后得到的相加值输入进一层全连接层中,此全连接层会将由Bert模型中隐藏状态(hidden states)的768维映射到与候选词表(ca...
基于类似于T5的Encoder-Decoder的框架,中文预训练模型CHAOS使用Denoising Spans的掩码策略进行预训练,目标函数是Denoising objective,类似于BERT的MLM目标函数。CHAOS大概需要完成430亿中文 tokens预训练,而BERT大约需要1370亿中文 tokens, RoBERTa 大约需要2.2万亿中文tokens,DeBERTa 大约需要10万亿中文tokens [6-9]。
模型首先在一个Encoder-Decoder机器翻译的训练任务上进行预训练,预训练模型训练好之后只取Embedding层和Encoder层,然后在新的任务上设置task-specific model,用预训练好的Embedding层和Encodeer层作为输入,最后在新的任务场景下进行训练 预训练模型Encoder部分使用的是Bi-LSTM,并在下游任务中结合了glove向量作为表示 在效果...