本文的主题是预训练语言模型的前世今生,会大致说下 NLP 中的预训练技术是一步一步如何发展到 Bert 模型的,从中可以很自然地看到 Bert 的思路是如何逐渐形成的,Bert 的历史沿革是什么,继承了什么,创新了什么,为什么效果那么好,主要原因是什么,以及为何说模型创新不算太大,为何说 Bert 是近年来 NLP 重大进展的集...
Google于2018年提出了具有划时代意义的预训练语言模型——BERT。BERT认为之前的语言模型如ELMo、GPT是单向的,但是语言理解应该是双向的。BERT抛弃了原始自左向右的语言模型,采用transformer encoder,提出了新的预训练任务masked language modeling。该任务在输入sequence时随机mask掉部分token,通过输出的mask embedding预测这个...
预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一、预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二、语言模型 2.1 统计语言模型 2.2 神经网络语言模型 三、词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四、Word2Vec 模型 五、自然语言处理的预训练模型 六、RNN 和...
title: 预训练语言模型(Transformer, BERT)的前世今生 date: 2022-10-07 16:18:37 mathjax: true tags: RNN LSTM Attention Self-Attention Multi-Head Self-Attention Posit
预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一、预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二、语言模型 2.1 统计语言模型 2.2 神经网络语言模型 ...
ELMo在大量不同领域的NLP任务中,都不同程度提升了原有state-of-art模型的效果,一时令大家侧目。之所以起名为EMLo(Embeddings from Language Models),是因为模型是从一个在大量语料上预训练的双向LSTM语言模型中提取embeddings。它最后得到的 embeddings 由内部不同层的加权组合所得,特别地,针对不同的任务,通过训练获得...
我们通常所理解的语言模型简单来说就是建模一句句子存在的可能性,我们提到的预训练语言模型 (PLM,Pre-trained Language Model)指的是利用大量在人们生活中出现过的文本来训练,使模型在这些文本中,学习到每一个词或字出现的概率分布,以此来建模出符合这些文本分布的模型。比如这个模型预测“我要吃苹果”这句话在现实...
我们通常所理解的语言模型简单来说就是建模一句句子存在的可能性,我们提到的预训练语言模型 (PLM,Pre-trained Language Model)指的是利用大量在人们生活中出现过的文本来训练,使模型在这些文本中,学习到每一个词或字出现的概率分布,以此来建模出符合这些文本分布的模型。比如这个模型预测“我要吃苹果”这句话在现实...
第一个当然是预训练语言模型,之后可能会有阅读理解,以及其他专题的阅读。 因为文章较多,每个专题系列,都会分多篇推送来给大家呈现,敬请期待! 前言 前段时间,在github里发现一个很不错的repo,是母校自然语言处理实验室维护的关于自然语言处理中预训练语言模型的......
本文的主题是预训练语言模型的前世今生,会大致说下 NLP 中的预训练技术是一步一步如何发展到 Bert 模型的,从中可以很自然地看到 Bert 的思路是如何逐渐形成的,Bert 的历史沿革是什么,继承了什么,创新了什么,为什么效果那么好,主要原因是什么,以及为何说模型创新不算太大,为何说 Bert 是近年来 NLP 重大进展的集...