以增量预训练Bert 为例 我们知道,Bert 在预训练的过程中主要有两个任务:MLM 以及 NSP。MLM 任务训练模型还原被破坏的文本,NSP 任务则是训练模型判断输入的两个句子是否为上下文关系。 那么我们增量预训练的过程实际上就是通过增加一些task-specific数据使得模型在预训练的过程更加贴近下游任务。 增量预训练的实现思路...
预训练语言模型 PLM | 受到计算机视觉领域采用 ImageNet对模型进行一次预训练,使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征,然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响,自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法也逐渐成为主流。以 ELMo为代表的动态词向量模型开启了语言模型预训练的大门,此后以 GPT 和 BERT为代...
GPT类似的大模型引发的思考 | GPT和Bert这类大规模预训练模型被提出很久了,最近ChatGPT的成功更是引发整个社会的关注。然而,模型的训练需要大量的数据,繁重的调参;ChatGPT想要得到一个满意的结果也需要合适的提示词和多次试验,真有点调参时的那味了。
捕捉机遇:认识大模型的潜力 | 在这个数字化飞速发展的时代,利用国内外成熟的大模型进行创业,已经成为了一个炙手可热的方向。不仅因为人工智能技术的突破给传统行业带来了革新的机会,而且在新兴领域中,也孕育了无限的可能性。 要谈创业,首先得明白为何现在大模型成了热门。简单来说,大模型,比如GPT、BERT等,通过大量...
除此之外,它还可以很好地与迁移学习相结合,例如,当从BERT微调,并在高数据的情况下,如ImageNet,无论是只有10%的标记数据或是使用一个带有1.3 M额外未标记示例的完整标记集,都实现了改进。论文链接:链接 发布于 2020-10-13 15:34 5 人喜欢 分享收藏 举报 写下你的评论... 暂无评论...