BART和BERT都可以用于生成式任务,而ELMO主要用于分类任务。UNILM则是一个多任务统一预训练框架,旨在提高不同NLP任务的性能。在应用方面,BART主要用于机器翻译和文本摘要等任务,BERT广泛应用于文本分类、命名实体识别和问答等任务,ELMO主要用于文本分类和情感分析等任务,而UNILM则可以应用于多个不同的NLP任务。特点方面,BAR...
这种架构与BERT使用的架构密切相关,但存在以下差异:(1)解码器的每一层还会对编码器的最后一个隐藏层进行交叉关注(如在Tansformer sequence-to-sequence模型中所做的那样);以及(2)BERT在单词预测前使用了一个额外的前馈网络,而BART没有使用。总体而言,BART比同等大小的BERT模型包含大约多10%的参数。 预训练 BART ...
升级版中文BART来了[笑脸]介绍一个我们和之江实验室合作的预训练模型CPT。在中文预训练方面有很多模型要么遵循BERT,要么遵循GPT的架构和预训练任务。一个面向理解,一个面向生成。但在实际使用中,BART是一个比GPT更有效、使用更多的生成模型,但在中文社区却没有受到足够的重视。因此,我们预训练了一个中文BART。进而...
BERT 模型是什么?#科技 #人工智能 #深度学习 #编程 #算法 @DOU+小助手 波特模型是什么?二零一八年,古狗提出了著名的波特模型,开启了一个新的 nlp 时代。在当年新发布的机器阅读理解榜单中,在评价指标上超过了人类水平,并在多