2024年12月刚放出来的文章,现在大家注意力都转到GPT这种自回归模型了,实际上Encoder-Only的模型仍然大有可为。本文就是用大家在LLM上卷出来的新优化技术来「赋能」BERT,让它变得「现代化」。代码和权重开源,十…
而BERT论文采用了LM + fine-tuning的方法,同时也讨论了BERT + task-specific model的方法。 2. BERT模型介绍 BERT采用了Transformer Encoder的模型来作为语言模型,Transformer模型来自于论文[4], 完全抛弃了RNN/CNN等结构,而完全采用Attention机制来进行input-output之间关系的计算,如下图中左半边部分所示,其中模型包括...
论文解读 Kaleido-BERT: Vision-Language Pre-training on Fashion Domain 这是一篇在时尚领域、往细粒度方向做视觉、语言预训练的工作。 01 网络结构 Kaleido-BERT的模型结构图.1。 它包含 5 个步骤: (1) 在输入阶段,Kaleido-BERT 有两种模态 的特征输入:文本输入 (e.g., 商品图像描述) 以及由Kaleido图像块...
文章介绍一种新的语言表示模型bertbidirectionalencoderrepresentationsfromtransformers通过联合上下文信息从未标记文本中预训练深层双向表示形式只需一个额外的输出层就可以对预训练模型进行调整在不需要对特定任务的体系结构进行大量修改的前提下在多种语言相关任务上获得 NLP高引论文解读两篇BERT模型、SQuAD数据集 BERT: Pre-...
根据自己理解论述论文创新点相比其他工作的优势 使用MindNLP加载该论文的模型,选择某个数据集进行评估,得到和原论文相近的得分,并将推理代码附在文章中(若代码过长,则建一个github仓,附上仓的链接) 总结该论文,推荐使用MindNLP进行复现。 【参考资料】 模型参考代码实现https://github.com/mindspore-lab/mindnlp/tr...
论文Lexicon Enhanced Chinese Sequence Labelling Using BERT Adapter 解读 01 背景与动机 近年来,多项研究致力于将词汇信息融入中文预训练模型中以提升命名实体识别、分词和词性标注等序列标注类任务的效果。 但其中的大多数方法为都是直接在预训练模型中加入浅层的且随机初始化的序列层,其局限性在于不能在BERT模型的...
https://github.com/autoliuweijie/K-BERT 01 背景论述 笔者在前面的论文解读中提到过ERNIE使用基于自注意力机制来克服异构向量的融合,而KEPLER更进一步,将实体的描述文本作为训练语料,利用文本编码器生成实体的初始化语料,避免了异构语义向量的生成。 那么除了这一方式以外,是否还存在别的方式在注入异构知识的过程中解...
论文动机 自从BERT 被提出之后,整个自然语言处理领域进入了一个全新的阶段,大家纷纷使用 BERT 作为模型的初始化,或者说在 BERT 上进行微调。BERT 的优势就在于使用了超大规模的文本语料,从而使得模型能够掌握丰富的语义模式。 但BERT 是否还有改进的空间呢?如下图,当提到“鲍勃迪伦”的时候,单纯依靠大规模的普通文本...
9-BERT模型训练方法.mp4【海量一手:666java.com】 09:38 10-训练实例.mp4【海量一手:666java.com】 09:48 1-transformer发家史介绍1.mp4【海量一手:666java.com】 06:20 2-对图像数据构建patch序列1.mp4【海量一手:666java.com】 09:13 3-VIT整体架构解读1.mp4【海量一手:666java.com】 09:28 4-CNN...
1. 在大型无标号文本语料库(可以是未监督或半监督)中训练语言模型。 2. 根据具体的自然语言处理任务对此大型模型进行微调,以利用此模型获得的大型知识库(有监督)。 在这样的背景下,来理解一下BERT是如何开始构建一个模型的,这个模型将在很长一段时间内成为自然语言处理的优秀基准。