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
XLNet使用了超过130 GB的文本数据和512 TPU芯片进行训练,运行时间为2.5天,XLNet用于训练的资料库要比BERT大得多。 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...
2019年谷歌又发表了模型 XLNet:XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding,找到并解决了BERT的缺点,刷爆了BERT之前的成绩(当然数据、算力相比去年都增加了很多) 3.1 什么是XLNet? XLNet是一种广义的自回归(auto-regressive)预训练方法。 Auto-regressive语言模型是利用上下文单词预测下一个单...
这将创建一个TransformerModel,用于训练,评估和预测。 第一个参数是model_type,第二个参数是model_name,第三个参数是数据中的标签数。 model_type可以是['bert','xlnet','xlm','roberta','distilbert']之一。 有关可用于model_name的预训练模型的完整列表,请参阅“当前预训练模型”。 要加载以前保存的模型而...
如此一来,RoBERTa 在 GLUE 基准测试当中顺利带来优于 BERT 与 XLNet 的性能结果: RoBERTa 性能比较结果。 在另一方面,为了缩短 BERT 及相关模型的计算(训练、预测)时长,合乎逻辑的尝试自然是选择规模较小的网络以获得类似的性能。目前的剪枝、蒸馏与量化方法都能实现这种效果,但也都会在一定程度上降低预测性能。
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,...
预训练模型是通过大规模语料库无监督训练学习语言表示和结构后,在特定任务微调提升性能的模型,如BERT、RoBERTa、XLNet等在句子相似度计算中表现优异,成为主流。 1. **核心定义**:预训练模型的核心定义即“在大规模语料库上进行无监督训练,学习语言的表示和结构信息”。2. **微调机制**:通过“在特定任务上进行微调...
第二个实验是XLNet与RoBERTa的对比实验。鉴于RoBERTa本质上是在BERT的基础上,增大训练数据量、增大超参数后得到的模型,因此在这个实验里,杨植麟和他的同事们使用略小于RoBERTa的训练数据量和与RoBERTa相同的超参数训练了一个更大的XLNet。实验基于GLUE任务集,结果如图10所示,在所有被考虑的任务上,XLNet的表现同样均优于...
• model_type可以是['bert','xlnet','xlm','roberta','distilbert']之一。 • 有关可用于model_name的预训练模型的完整列表,请参阅“当前预训练模型”(网页链接)。 要加载以前保存的模型而不是默认模型的模型,可以将model_name更改为包含已保存模型的目录的路径。
BertViz是一个在Transformer模型中可视化注意力的工具,支持transformers库中的所有模型(BERT,GPT-2,XLNet,RoBERTa,XLM,CTRL等)。它扩展了Llion Jones的Tensor2Tensor可视化工具和HuggingFace的transformers库。 Blog post: 解构伯特,第2部分:视觉化注意的内部运作(第一部分不是先决条件) ...