本文的主题是自然语言处理中的预训练过程,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重大进展的集大成者。我们一...
为了提高模型句子级别语义的捕捉能力,BERT引入了新的任务next sentence prediction,预测两个句子在文档中是不是近邻的。BERT在11个NLP任务上达到SOTA效果,将GLUE benchmark提高了7.7个点。 预训练语言模型+知识? BERT开启了NLP的一个新时代,在BERT之后提出了很多改进模型比如RoBERTA、XLNet等,本文重点关注那些融入知识的...
实践表明,这种“大规模语料+大规模参数”的方式训练出来的BERT模型,具备强大的表示学习能力和多任务泛化能力,曾在11项NLP测试基准上取得重大突破。 在BERT模型的影响下,再加上AI算力的不断增强,各种改进版的预训练语言模型不断涌现,对NLP领域的研究发展起到重大推动作用。 预训练语言模型的关键技术 现阶段预训练语言...
让下游任务向上游任务对齐,是一个 NLP 中的发展方向。GPT 模型主体采用的是 Attention Is All You Need(NIPS 2017)提出的 Transformer 模型,使用的优化目标是正向语言模型。 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding(2018)提出了 Bert 模型,也是目前在 NLP 中应用最广泛的...
预训练语言模型在 BERT 和 GPT 之后,2019年得到了蓬勃发展,几乎每个月都有新的预训练语言模型发布,并在研究和应用领域产生了 很大的影响。概括来说,预训练模型有如下几个趋势: 首先,模型越来越大(参数越来越多),从 EMLo 的 93M 参数,到 BERT 的 340M 参数,以及到 GPT-2 的 1.5B 参数和 T5 的 11B 的...
图3 JointBERT[9]中, 基于Mojito框架LIME方法的实体对各部分的重要性评估(saliency score) 2.3 关键概念 最后, 我们给出本文的关键概念定义: 反事实解释、属性值关联与近似样本. 本文解释预训练语言模型实体匹配决策的方法主要围绕着这3个定义展开. 首先, 我们给出反事实解释的概念. 反事实从已确认的某一历史事实的...
本文的主题是自然语言处理中的预训练过程,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重大进展的集大成者。我们一...
本文的主题是自然语言处理中的预训练过程,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...
本文的主题是自然语言处理中的预训练过程,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...
本文的主题是自然语言处理中的预训练过程,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...