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模型参数初始化,然后所有的参数会用下游的有标注的数据进行训练 BERT框架 BERT是用了Transformer...
目录 收起 1.Bert Bert输入 Bert训练损失设计 2.RoBERTa 1.Bert Bert(BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding)是谷歌基于Transformer结构的词向量预训练模型,主要的作用是可以让下游任务通过fine-tune,只需要进行简单的模型结构设计即可得到好的效果。 Bert模型结构是只有...
RoBERTa，在Facebook上推出的Robustly是BERT的优化方案，RoBERTa在BERT的基础上进行再训练，改进了训练方法，还增加了1000％的数据，强化了计算能力。为了优化训练程序，RoBERTa从BERT的预训练程序中删除了结构预测（NSP）任务，引入了动态掩蔽，以便在训练期间使掩蔽的标记发生变化。在这过程中也证实了大批次的训练规模在...
从模型结构上讲,相比BERT,RoBERTa基本没有什么创新,它更像是关于BERT在预训练方面进一步的探索。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1展示了RoBERTa主要探索的几个方面,并这些方面进行融合,最终训练得到的模型就是RoBERTa。 图1 RoBERT的改进...
bert 以及roberta为基于transformer典型的encoder-only结构。 微调下游任务中原模型所有模型参数需参与批量梯度下降,可上下游模型一起训练也可以逐层冻结模型模型参数。 up入门nlp一年,经历了22年-23年中LLM的爆发,只能说nlp大多数方向现在没卡已经玩不了了,如果想入门生成式,推荐从清华的chatglm2-6b开始,亲测一块3090...
RoBERTa 是 Facebook 公司推出的,经过健壮性优化的 BERT 改进方案。从本质上讲,RobERTa 在 BERT 的基础上进行了再次训练,并在改善训练方法之余将数据总量与计算资源提升了 10 倍。 为了优化训练过程,RoBERTa 移除了 BERT 预训练中的下一语句预测(NSP)任务,转而采用动态掩蔽以实现训练轮次中的掩蔽标记变更。此外,...
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”。
继上一篇博客,这篇主要讲一下BERT以及BERT衍生的模型,如RoBERTa ALBERT ERINE等模型的改进与优化效果。 不过首先还是我们先看下BERT。 1. BERT BERT的全称叫Bidirectional Encoder Representations from Transformers,从论文题目和BERT英文全称,可以看到BERT做的是一个上下文的信息编码。整篇论文的主要比较对象是ELMo和GPT,...
RoBERTa作为BERT的优化版本，主要改进在于：优化函数、动态掩码训练策略和更大规模的数据集使用。动态掩码策略摒弃了Next Sentence Prediction，采用更大的batch size，而BPE处理文本则提高了模型的泛化能力。ERNIE模型在改进方面，虽然具体细节未详细列举，但可以推测其可能在模型结构、训练方法或数据增强等方面...
一、RoBERTa的原理RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)是在BERT基础上进行优化的一种预训练语言模型。与BERT相比,RoBERTa在训练数据、训练策略和模型架构等方面进行了一系列的改进,从而提高了模型的性能。 训练数据在训练数据方面,RoBERTa采用了更为丰富的数据集进行预训练。研究者们从不同来源收集了...