2、ALBERT 2-1、嵌入参数化进行因式分解 2-2、跨层参数共享 2-3、NSP任务更改为SOP任务 3、RoBERTa 3-1、Dynamic Masking 3-2、其他改进 4、参考文献 1、Bert框架 BERT整体框架包含pre-train和fine-tune两个阶段。 pre-train阶段模型是在无标注的标签数据上进行训练,fine-tune阶段,BERT模型首先是被pre-train...
ALBERT有点减参数不减计算量,因此ALBERT提出的共享参数,没有达到压缩模型,加快训练速度同时效果提升的完美双超越。 ALBERT压缩模型参数这种方式,在效果上超越BERT-large并不定是共享参数的模型结构带来的,(不过模型压缩往往会损失精度,不必纠结于此,要达到了双超越得引起业界改革热潮了)。总结一下ALBERT带来提升的几个优...
分解因子嵌入参数化-在BERT中,嵌入尺寸与隐藏层的大小相关。增加隐藏层的大小变得更加困难,因为它会增加嵌入大小,从而增加参数。 跨层参数共享-ALBERT跨层共享所有参数,以提高参数效率。 通过引入用于句子顺序预测的自我监督损失,可以解决在训练NLP和MLM在一起的NSP任务很容易的情况,从而进一步提高了ALBERT的性能。但是AL...
谷歌的ALBERT则通过参数量压缩技术，实现了更小规模的模型，通过参数共享和跨层参数复用有效减少参数。它的精简设计使得模型更易于部署和优化。RoBERTa作为BERT的优化版本，主要改进在于：优化函数、动态掩码训练策略和更大规模的数据集使用。动态掩码策略摒弃了Next Sentence Prediction，采用更大的batch size，...
不同于BERT,RoBERTa使用了基于Byte的BPE,词表中共计包含50K左右的单词,这种方式的不需要担心未登录词的出现,因为它会从Byte的层面去分解单词。 2.5. More Data and More Training Steps 相比BERT, RoBERTa使用了更多的训练数据,详情如图4所示。 图4 RoBERTa预训练数据集 ...
BERT家族的那些事——RoBERTa篇 使用两句话拼接到一起输入进模型进行预训练,其中50%的正例数据是统一文章中的上下句,50%的负例是不同文章中的两个句子句。MLM任务和NSP任务本是Bert的两大核心预训练任务,但(Lample and...) SEGMENT-PAIR+NSP: 输入分两部分,分别是来自同一文档和不同文档的片段,每个文档片段包...
本文我们会学习几种常见的BERT变体,如ALBERT1,RoBERTa2,ELECTRA3和SpanBERT4。 ALBERT ALite version ofBERT(ALBERT)1想解决的是BERT模型参数量过多的问题,相比BERT它是一个精简版的。它使用下面两种技术来减少参数量: ...
3、NSP任务可以学到sequence level信息,但仅为一个二分类,且负样本构造过于简单,导致模型不能充分训练。之前BERT的消融分析中也看到了,NSP对下游任务的作用比MLM要小。SpanBERT、ALBERT、Roberta均提到了这一点,并进行了相关改进,或者干脆弃用NSP。 BERT模型更为精细的调优版本。RoBERTa主要在三方面对之前提出的BERT做...
RoBERTa 1. 原始bert的adam优化器超参数β1=0.9,β2=0.999,RoBerta模型因为采用了更大的batch,β2改为了0.98。 2. 原始bert的mask机制,每个样本只会进行一次随机的mask,RoBERTa采用了动态mask,在每次输入时动态生成mask,是变化的。 3. 调整batch-size为8k ...