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...
本文讲解从18年Google推出BERT到现在,预训练模型的一系列演变,包括BERT、RoBERTa、ALBERT、ERNIE、ELECTRA。 一、BERT[1] 论文全称及链接:《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》 项目地址:google-research/bert BERT全称:Bidirectional Encoder Representations from Transformers...
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(严格优化的BERT方法) 这项研究是由Facebook AI和华盛顿大学的研究人员进行的,他们分析了Google BERT模型的训练,并区分了改进制备方法的一些改进方法。特别是,研究人员利用另一个更大的数据集进行准备,对模型进行了更多的迭代训练,并消除了下一个序列预测训练目标。 RoBERTa与BERT有何不同? Facebook AI研究团...
1、BERT(句子中有15%的词汇被随机mask掉,预测两个句子是否应该连在一起) 2、ALBERT(A Lite BERT,轻量级的BERT,共享的方法有很多,ALBERT选择了全部共享,FFN和ATTENTION的都共享) 3、RoBERTa(基本就是说训练过程可以再优化优化,最核心的就是如何在语言模型中设计mask) 4、DistilBE(A distilled version of BERT: ...
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...
相比BERT, RoBERTa使用了更多的训练数据,详情如图4所示。 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,显然随着两者的增加,模型在down-stream的表现也不断提升。 图5 增加数据和训练步数实验效果图 相关资料 RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach ...
1、ERNIE 1.0 , XLNET, RoBERTa, ALBERT 分别基于 BERT 做了哪些改进? 答: 1)ERNIE 1.0的改进: ①通过实体和短语mask能够学习语法和句法信息的语言模型 ②在很多中文自然语言处理任务上达到SOTA 训练数据集:中文维基百科、百度百科、百度贴吧、百度新闻
RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 1 简介 本文根据2019年《RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach》翻译总结的。 RoBERTa:稳健优化BERT方法。对BERT进行了优化。 RoBERTa :Robustly optimized BERT approach. RoBERTa包括: 采用动态mask; 采用FULL-SENTENCES without NS... ...
谷歌Lab发布了一个新的预训练模型"ALBERT"全面在SQuAD 2.0、GLUE、RACE等任务上超越了BERT、XLNet、RoBERTa再次刷新了排行榜!ALBERT是一种轻量版本的BERT,利用更好的参数来训练模型,但是效果却反而得到了很大提升!ALBERT的核心思想是采用了两种减少模型参数的方法,比BERT占用的内存空间小很多,同时极大提升了训练速度,更...