本文通过引入两个超参数的方式来赋予BERT-whitening一定的调参空间,使其具备“不逊色于变换前的效果”的可能性,并且保留了降维的能力。换言之,即便是之前已经训练好的句向量模型,我们也可以用新的BERT-whitening将它降维,并且保持效果基本不变,有时候甚至还更优～链接 发布于 2022-05-18 14:58 赞同2 分享...
🔥一曲红绡不知数:前大模型时代,BERT让【预训练】和【Transformer架构】两大技术理念牢牢扎根😭门前冷落鞍马稀:但如今在decoder-only结构为主的大模型时代,BERT这类encoder结构+MLM预训练的模型虽然还在工业界广泛使用,得到的研究关注却少了许多,大伙的记忆还停留在RoBERTa和DeBERTa这些经典的改进版...
大模型的内在基因 | #大语言模型 怎么样才能算是一个大语言模型(LLM)?实际上这个问题比较模糊,比如bert算不算是大模型呢?一个参数量上千亿的推荐系统模型,它是不是大模型呢?在这里,笔者认为,我们探讨的大模型应该满足两个条件,才能称之为当下语义下的大模型。首先它应该是生成式的,第二它的模型规模要足够大,...
在GPT出现之后,通用的预训练方式是预训练整个网络然后通过fine-tune去改进具体的任务。(需要注意的是,ELMo先出现的,然后是GPT)\n\nGPT出现之后,引发了Bert,XLNet等一系列的地震式改进。对NLP任务的影响十分深远。\n\nGPT的核心思想是先通过无标签的文本去训练生成语言模型,再根据具体的NLP任务(如文本蕴涵、QA、文本...
5. 如果要在第一步中finetune bert要么需要在外面加一个分类头,但论文中没有说加了,故假设没有加分类头。那么我认为需要额外进行负采样,让正负样本通过pairwise ranking loss进行参数微调。这样就会和后面用传统kge方法进行训练embedding用的损失函数基本是一样了,这样就感觉很怪了。6. 所以在5中的猜测下我认为...