SpanBERT学习span信息,对抽取式QA、指代消解、关系抽取等与span相关的任务上帮助很大。下面为在抽取式QA SQuAD上的结果 其中 Google BERT即为原版BERT。 Our BERT采用了原版BERT的结构,对训练过程进行了优化,比如dynamic masking动态掩码、模型超参优化等。 Out BERT-1seq则仅仅去掉NSP,没有加入span masking和SBO。
1. Motivation 近年来有多个著名的预训练模型被提出,如BERT[2]、Transformer-XL[3],作者从另一个角度出发,发掘是不是可以对BERT进行优化,而不是完全从其它的角度(比如考虑类似Transformer-XL考虑更长的序列,类似XL-Net从自回归角度出发)。 2. (Robustly optimized BERT approach) RoBERTa 本文最大的贡献在于提出了...
预训练模型ERNIE对中文数据的处理是以字为单位。PaddleNLP对于各种预训练模型已经内置了相应的tokenizer。指定想要使用的模型名字即可加载对应的tokenizer。 tokenizer作用为将原始输入文本转化成模型model可以接受的输入数据形式。 图3:ERNIE模型框架示意图 In [4] # 设置想要使用模型的名称 MODEL_NAME = "bert-base-cas...
Transformer培训Transformer面试Transformer自然语言处理bert自编码多头注意力机制位置编码自监着学习预训练任务微调分类任务。 本视频主要讲述了BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型,它因其在多层次语义分类中的出色表现而受到欢迎。视频首先介绍了自编码语言模型的背景,并解释了BERT的有效性,即其如...
2018年GPT、BERT预训练模型的提出吹响了大模型“军备竞赛”冲锋的号角,一场大模型的狂欢拉开帷幕,业界强大的算力支撑起例如Megatron-Turing、Switch Transformer、悟道2.0等千亿&万亿参数量模型。与此同时,面对着超大模型训练在内存存储、网络通信、性能功耗等方面的严峻挑战,这同样是一场工程上极致优化的探索之旅,各家...
SCI:翻译、英语方向 | 📙SCI拟题 🌈翻译 英语 🔥1、视译过程中的文本可读性分析:基于***语言模型的研究 🔥2、多模态机器翻译优化:***和BERT预训练模型的融合 🔥3、在改进***检测文本中验证英语学习系统的有效性#知识分享#我要涨知识#论文写作#留学英国#考研计划 发布于 2023...