深度学习进阶篇-预训练模型4:RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解 其改进了BERT很多的预训练策略,其结果显示,原始BERT可能训练不足,并没有充分地学习到训练数据中的语言知识。...图片图4 RoBERTa预训练数据集图5展示了RoBERTa随着训练数据增加和训练步数增加的实验效果,显然...
DistilBERT 比 BERT 快 60%,体积比 BERT 小 60%。在glue任务上,保留了 95% 以上的性能。在performance损失很小的情况下,带来了较大的模型压缩和加速效果。 5.2 tinyBERT 论文信息:2019年9月,华为诺亚 论文地址 代码和模型地址 总体结构 重点来看下tinyBERT,它是由华为出品,非常值得深入研究。tinyBERT对embedding...
ELECTRA的全称是Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Auucrately,在论文的开始指出了BERT训练的一个缺点,就是「学习效率太慢」,因为模型从一个样本中只能学习到15%的token信息,所以作者提出了一种新的架构让模型能学习到所有输入token的信息,而不仅仅是被【MASK】掉的tioken,这样模型学习...
用BERT 做掩码填词 用Electra 做命名实体识别 用GPT-2 做文本生成 用RoBERTa 做自然语言推理 用BART 做文本摘要 用DistilBERT 做问答 用T5 做翻译 Write With Transformer,由抱抱脸团队打造,是一个文本生成的官方 demo。 如果你在寻找由抱抱脸团队提供的定制化支持服务 ...
用BERT 做遮蓋填詞 用Electra 做專有名詞辨識 用GPT-2 做文本生成 用RoBERTa 做自然語言推論 用BART 做文本摘要 用DistilBERT 做問答 用T5 做翻譯 Write With Transformer,由 Hugging Face 團隊所打造,是一個文本生成的官方 demo。 如果你在尋找由 Hugging Face 團隊所提供的客製化支援服務 快速上手 我們為快速...
因为trasnformer无法获得字的位置信息,BERT和transformer一样也加入了 绝对位置 position encoding,但是和transformer不同的是,BERT使用的是不是transformer对应的函数型(functional)的encoding方式,而是直接采用类似word embedding的方式(Parametric),直接获得position embedding。
BERT当然也是属于fine-tuning范式。 使用feature-based将会对模型权重进行更新。 1.1 模型架构 BERT提供了一种解决各种下游任务的统一结构。当我们要对具体的任务做微调时,我们只需要在原来的结构上面增加一些网络层就OK了,「这样预训练的网络结构和具体下游任务的网络结构差别很小,有助于把BERT预训练时学习到的特征尽...