BERT 衍生语言模型介绍 BERT的成功催生了一系列衍生模型,它们继承了BERT双向编码的核心特性,并在此基础上进行改进和优化,以提升性能或效率。其中最具代表性的是RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、XLNet、ELECTRA和DeBERTa等,下面将分别介绍这些模型。 RoBERTa RoBERTa(Robustly Optimized BERT
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...
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,...
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的兄弟姐妹梳理——Roberta、DeBerta、Albert、Ambert、Wobert等在自然语言处理领域,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种具有革命性的技术,它通过预训练的方式,学习从上下文中提取语义信息。BERT 的巨大成功引起了众多研究者的关注,他们纷纷尝试对其进行改进和扩展。在这篇文章中,我们将重...
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...
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
ELECTRA-Small(可以在4天内用1块GPU上完成训练)不仅比BERT-Small 要好,甚至还优于更大的GPT模型。而在更大规模下,模型取得了和RoBERTa相匹配的性能,但是只使用 智能推荐 查漏补缺之html+css+js 前言: 在今天下午之前,我几乎没有接触过前端基础。有的时候老师上课会提到,然而没怎么听,或者由于没有系统学习过,...
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) ...
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...