自从word2vec出现之后,人们提出了各种方法来解决这个问题,直到ELMO提供了一种简洁优雅的解决方案。 芝麻街中的三个人物:ELMo,BERT以及Ernie。 NAACL 2018 Best Paper,文章提出了ELMo(Embeddings from Language Models)。文章一作Matthew Peters[1]现在在华盛顿大学的Allen 人工智能实验室任职,并且是AllenNLP 项目的领导人。
GloVe词嵌入中“stick”一词-是200个浮点数的向量。 ELMo:语境问题 如果我们使用GloVe,那么“stick”这个词将由一个向量表示,无论上下文是什么。但是,许多NLP研究人员(Peters等人,2017年,McCann等人,2017年及Peters等人,2018年在ELMo论文中)发现“stick”有多个含义,这取决于它的使用位置。为什么不根据它所使用的上下...
“Bert and Ernie are best friends. They were created to teach preschoolers that people can be good friends with those who are very different from themselves,” Sesame Workshop saidin a statement toTHR at the time.“Even though they are identified as male characters and possess many human trai...
Long-standing rumor holds that the beloved muppets Bert and Ernie of 'Sesame Street' fame are live-in lovers.
基于相对局促的训练信息，预训练语言模型已经取得了如此喜人的成绩 -- 在具体任务的研究中，研究者们几乎已经到了谈芝麻街色变的状态 (ELMo, BERT 和 ERNIE 都是芝麻街的人物)。我们有理由相信随着对预训练任务的进一步拓展，以及对模型符号推理能力的进一步探索，语言智能这颗 AI 皇冠上的明珠会离我们越来越近。 [...
左边是Ernie,右边是BERT。 下边这句话原文是“Hold my beer”, said R-rated BERT. 拿好我的啤酒,我要开始装逼了。引申为 看我的吧。 BERT:“看我的!” 掩码语言模型 Masked Language Model BERT:“我们将使用Transformer的encoder!” Ernie:“哦我的老天鹅,你疯了吧。是个人就知道双向制约在多层语境中能让...
源任务S是无监督的,且先使用源数据训练,再使用目标数据训练(序贯训练):此时主要就是以BERT为代表的无监督模型预训练技术,代表工作有ELMo、ULMFiT、GPT/GPT-2、BERT、MASS、UNILM。源任务S是有监督的,且先使用源数据训练,再使用目标数据训练(序贯训练):此时主要就是有监督模型预训练技术,类似CV中在ImageNet上有...
这使得后来的诸如 BERT 和 ERNIE 模型也开始以相关任务命名,变得不可避免。我非常热切地在等待一个 BIGBIRD 模型,那么我们不妨将其压缩版本称为 SMALLBIRD? 一、从 BERT 文献中得出的一些启发 浏览这些文献时,我发现了其中出现的一些常见概念: 开源机器学习模型的价值。作者免费提供了 BERT 模型和相关代码,并提供了...
基于相对局促的训练信息,预训练语言模型已经取得了如此喜人的成绩 -- 在具体任务的研究中,研究者们几乎已经到了谈芝麻街色变的状态 (ELMo, BERT 和 ERNIE 都是芝麻街的人物)。我们有理由相信随着对预训练任务的进一步拓展,以及对模型符号推理能力的进一步探索,语言智能这颗 AI 皇冠上的明珠会离我们越来越近。
I always felt that without a huge agenda, when I was writing Bert and Ernie, they were. I didn’t have any other way to contextualize them. The other thing was, more than one person referred to Arnie and I as ‘Bert and Ernie.’ ...