基于自监督学习的Bert[1]预训练模型在NLP领域大放光彩,在多项下游任务中均取得很好的效果。Bert在无标注的语料中充分地学到了通用的知识,那么很容易引出一个问题,CV领域是否也可以“复现”Bert的成功呢?近年比较火热的对比学习或许是这个问题的一个答案。 对比学习(Contrastive Learning)是自监督学习的一种,需要从无...
在训练中使用大Batch Size是许多对比学习方法(如SimCLR、CLIP)成功的另一个关键因素,尤其是当它依赖于批内负样本时。只有当Batch Size足够大时,损失函数才能覆盖足够多的负样本集合,这对模型学习有意义的表示以区分不同的示例具有足够的挑战性。 挖掘困难负样本 困难负样本应该与锚定样本有不同的标签,但是嵌入特征...
我们知道,Bert预训练模型,通过MLM任务的自监督学习,充分挖掘了模型从海量无标注文本中学习通用知识的能力。而图像领域的预训练,往往是有监督的,就是用ImageNet来进行预训练,但是在下游任务中Fine-tuning的效果,跟Bert在NLP下游任务中带来的性能提升,是没法比的。 “但是,既然NLP这样做(自监督,无需标注数据)成功了,...
作者将BERT最后一层的tokenembedding直接进行pooling得到的embedding在下游任务的表现比使用CLS的效果要好。
在我们的实验中,我们基于无监督SimCSE建立了我们的模型,并重新训练了其中对比学习的部分。在训练过程中,我们使用PyTorch框架实现了所有模型,并采用了Adam优化器,初始学习率设定为7e-6,共进行了2个epochs的训练。我们的实验仅使用了一块Tesla V100 GP...
看这一块的时候让我回想起了GPT和BERT。那个时候GPT刚出来,惊为天人,虽然用无标签数据做出来了预训练模型加微调的事情。然后呢BERT就出来了,用更大的数据集更大的模型训练了语言模型。并且还在论文中写的“我们做了两个模型,一个bert base,一个bert large,做bert base的原因。就是要和GPT比较。” ...
学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套! 后台回复【五件套】下载二:南大模式识别PPT 后台回复【南大模式识别】 投稿或交流学习,备注:昵称-学校(公司)-方向,进入DL&NLP交流群。 方向有很多:机器学习、深度学习,python,情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。
BERT等预训练模型成效显著 [核心3] 数据变换有了一些评估模型作为依据 [核心2] 提出了更好的Loss函数 [核心1] 其他模型的改进效应 [核心3] MoCo解决了对比学习大量负样本带来的更新缓慢的问题 [核心2] 6.4 联合模型思考 由于对比学习是对相对空间中的向量表示,单纯地运算相对关系算力要求很高【SimCLR暴力...
陈天奇大佬2016年提出了这个方法,那个时候BERT还没出呢,详细见大佬论文Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost。 我们的模型开发由Tensorflow迁移到Pytorch,也有Pytorch官方自带这个功能torch.utils.checkpoint.checkpoint 的原因,不过需要尽量避免重算dropout层。具体实现时,我们继承TransformerEncoderLayer类,将Multihead...
使用Python,Pytorch等工具软件对研究数据进行实证分析:使用了Bert的预训练模型和Transformer等库进行建模实验,并使用了openwebText数据集在STS的若干下游任务上进行了实验。 4.5项目开展中遇到的问题 4.5.1 信息论知识不足 因为本文在调研相关文献过程中,涉及到很多关于信息论的知识点,数学推理过程较为复杂,学生在学习过...