Well-Read Students Learn Better: On the Importance of Pre-training Compact Models:http://modelcube.cn/paper/detail/1215484 [4] Patient Knowledge Distillation for BERT Model Compression:http://modelcube.cn/paper/detail/46311 [5] Model Compression with Multi-Task Knowledge Distillation for Web-scale...
Pretrained model是指通过大量的数据训练出的大模型,可以直接或者fine tune后用在新的任务上(如果不是大模型,用少量数据训练的小模型能直接用在新的任务上也可以,但是一般来说少量数据没有强大的迁移能力,所以一般都是指大模型)。我把pretained model分为三类:图像大模型,语言大模型(LLM),Meta learning(一般指few-...
预训练模型(Pre-trained Model)大致可以分为两代,第一代预训练模型的学习目标是与上下文无关的分布式词嵌入(distributed word embedding),是单词级别的静态词向量,以Word2Vec, Glove, Fasttext为代表。然而,由于大多数NLP任务都超出单词理解级别,因此需要在句子级别或更高级别上对神经编码器进行预训练,这就是第二代...
简单来说,预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候,不用从零开始训练一个新模型,可以从在类似问题中训练过的模型入手。 比如说,如果你想做一辆自动驾驶汽车,可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法,也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的incep...
迁移学习是一种机器学习方法,用于将一个已经在一个任务上训练过的模型应用到另一个相关任务上。而预训练模型(Pre-trained Models)是迁移学习...
场景一:数据集小,数据相似度高(与pre-trained model的训练数据相比而言) 在这种情况下,因为数据与预训练模型的训练数据相似度很高,因此我们不需要重新训练模型。我们只需要将输出层改制成符合问题情境下的结构就好。 我们使用预处理模型作为模式提取器。 比如说我们使用在ImageNet上训练的模型来辨认一组新照片中的小猫...
而预训练模型(Pre-trained Models)是迁移学习中常用的一种方法。 预训练模型是指在大规模数据集上进行训练得到的模型。通常,在一个大规模数据集上进行训练需要消耗大量的计算资源和时间。而预训练模型的优势在于,它们已经通过在大规模数据集上的训练获得了丰富的特征表示能力。这些预训练模型可以理解为是已经学习到了...
随深度学习的发展,多种神经网络都被应用在 NLP 任务中,比如 CNN、RNN、GNN 和 attention 机制等,但由于现有的数据集对于大部分有监督 NLP 任务来说都很小,因此,早期的模型对 NLP 任务来说都很“浅”,往往只包含 1-3 层。 而预训练模型(Pre-trained Models, PTMs)的出现将NLP带入一个新的时代,更“深”...
文章中提到的 Pre-trained 的 language model 是用了两层的 biLM, 对 token 进行上下文无关的编码是通过 CNN 对字符进行编码, 然后将三层的输出 scale 到 1024 维, 最后对每个 token 输出 3 个 1024 维的向量表示. 2.3.ELMo 训练 2.3.1 第一阶段 语言模型进行预训练 ELMo 采用了典型的两阶段过程,第一个...
本篇文章主要介绍邱锡鹏老师在2020年发表的一篇预训练模型的综述:「Pre-trained Models for Natural Language Processing: A survey」。 该综述系统地介绍了nlp中的预训练模型。主要的贡献包括: 1、深入盘点了目前主流的预训练模型,如word2vec,ELMo,BERT等。