2、ALBERT 2-1、嵌入参数化进行因式分解 2-2、跨层参数共享 2-3、NSP任务更改为SOP任务 3、RoBERTa 3-1、Dynamic Masking 3-2、其他改进 4、参考文献 1、Bert框架 BERT整体框架包含pre-train和fine-tune两个阶段。 pre-train阶段模型是在无标注的标签数据上进行训练,fine-tune阶段,BERT模型首先是被pre-train...
ALBERT-xxlarge的参数量比BERT-large参数量要少,同时它的效果也比BERT的好。 BERT-large和ALBERT-large使用了相同的层数,和相同的embedding大小。参数量确实是ALBERT的少,并且运行速度要更快。在效果上对比中BERT-large会比ALBERT-large要好 3.4.2 交叉层参数共享实验 如果全部的层都进行参数共享,参数量会变得很少,...
ALBERT是轻量级的BERT版本，通过词嵌入参数的因式分解和跨层参数共享来减少参数量。在ALBERT中，词嵌入被映射到一个低维空间，之后映射到隐藏层，从而减少参数数量。此外，ALBERT还引入了句间连贯性损失任务（SOP），以进一步提高模型性能。谷歌发布的ALBERT模型V2，主要应用了“no dropout”、“additional tra...
从简单的 Word2Vec，ELMo，GPT，BERT，XLNet 到 ALBERT, 这几乎是 NLP 过去 10 年最为颠覆性的成果。作为一名 AI 从业者，或者未来想步入 AI 领域的人士，这是一门必修课。在本次专题活动，我们会由浅入深地按照知识点的学习路径来给大家讲解每个技术背后的原理、细节以及应用。本次的专题课程，我们也有幸邀...
bert,albert的快速训练和预测 随着预训练模型越来越成熟,预训练模型也会更多的在业务中使用,本文提供了bert和albert的快速训练和部署,实际上目前的预训练模型在用起来时都大致相同。 基于不久前发布的中文数据集chineseGLUE,将所有任务分成四大类:文本分类,句子对判断,实体识别,阅读理解。同类可以共享代码,除上面四个...
Bert，实际上是Albert的简称，直译为“艾伯特”。这个英文缩写词在英语中广泛应用于各类情境，有着1608的流行度。它代表的英文单词Albert，常见于社区交流和非特定领域中。让我们来看看Bert的一些具体解释和应用实例。当提到"Bert"时，它在中文中的拼音是ài bó tè，含义清晰明了。在下国际跳棋的场景中...
在训练BERT模型时,将同时屏蔽Masked LM和Next Sentence Prediction,目的是最小化这两种策略的组合损失函数。 GPT GPT-1 使用未标记的数据学习生成语言模型,然后通过提供特定的下游任务示例(例如分类,情感分析,文本蕴含等)来对模型进行微调。 无监督学习是有监督的微调模型的预训练目标,因此被称为“生成式预训练”。
BERT模型的回顾 ALBERT采用的几种优化策略 ALBERT总结 Future(current) works 对NLP领域的展望 1. 对于大规模预训练模型的训练 We are witnessing a big shift in the approach in natural language understanding in the last two years. ...
本文将对比和总结BERT、ALBERT、RoBERTa和ERNIE模型的特性、改进点以及它们在语言模型预训练中的作用。BERT作为transformers的基石，其预训练过程类似完形填空，通过mask language model和next sequence prediction任务，关注上下文信息。输入包含字向量、句子向量和位置向量，输出包括last_hidden_state、pooler_output...
最近重新阅读了BERT和ALBERT文章,所以写下自己的一些感悟。这两篇文章都是Google发出来的。其中BERT是2018年,在Transformer的基础上进行扩展;而ALBERT发表在2020年ICLR上,它是基础BERT来进行改进。 2. BERT BERT全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers,它通过连接从左到右和从右到左的文本,设计了...