拥有3.45亿个参数的BERT_large是同类模型中最大的一个。它在小规模任务上明显优于BERT_base,后者使用相同的体系结构,“仅”使用1.1亿个参数。 有足够的训练数据,更多的训练步骤==更高的准确率。例如,在MNLI任务中,在1M步(128000字批量大小)上训练的BERT_base准确率比在相同批量大小下训练的500K步提高了1.0%。
比如,BERT-large有334M参数,而ALBERT-large只有18M参数: 在训练之后,我们也能在任何下游任务上微调预训练的ALBERT模型。ALBERT-xxlarge模型比BERT-base和BERT-large在一些语言基准数据集上效果有不少的提升,其中包括SQuAD1.1、SQuAD2.0、MNLI SST-2和RACE数据集。 抽取ALBERT的嵌入 使用🤗的transformers...
BERT_{BASE}和BERT_{LARGE}E在所有任务上的表现都大大超过了所有系统,与先前的技术水平相比,分别获得了4.5%和7.0%的平均准确率改进。请注意,BERTBASE和OpenAI GPT除了注意力masked外,在模型结构方面几乎是相同的。对于最大和最广泛报道的GLUE任务MNLI,BERT获得了4.6%的绝对准确性改进。在GLUE的官方排行榜上10,BERT...
主要用到的BERT有两类：一是BERT 12-layers(BERT-Base) ，二是BERT 24-layers(BERT-Large),比前者更深，有1024个hidden layer,16个Multi-Head Attention Mechanism。 这张表格显示Transformer在Hidden Unit、Attention Heads、Feedforward Filter方面的尺寸与BERT-Large都是一样的。Max Sequence Length方面，BERT-Larg...
bert是由transformer的encoder堆叠而成的,根据bert base和large的不同可以按如下区分 bert_base: 12层tansformer encoder, 隐层大小768,self-attention的head数12,总参数110M bert_base: 24层tansformer encoder, 隐层大小1024,self-attention的head数16,总参数340M 其中关于transformer和self-attention的部分可以参考...
在众多研究者的关注下，谷歌发布了 BERT 的实现代码与预训练模型。其中代码比较简单，基本上是标准的 Transformer 实现，但是发布的预训练模型非常重要，因为它需要的计算力太多。总体而言，谷歌开放了预训练的 BERT-Base 和 BERT-Large 模型，且每一种模型都有 Uncased 和 Cased 两种版本。其中 Uncased 在使用 ...
BERT BASE：12 个编码器，带有 12 个双向自注意力头；BERT LARGE：24 个编码器，带有 16 个双向自注意力头。这两种配置结构类似，Large版本要比Base版本“更大”，效果自然更好，同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例，以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码，但因为网络更大，...
这种做法分别为 BERTBASE 和 BERTLARGE 增加了 15M 和 20M 的额外参数量。 实验结果 Facebook 研究人员综合所有这些改进,并评估了其影响。结合所有改进后的方法叫作 RoBERTa(Robustly optimized BERT approach)。 为了厘清这些改进与其他建模选择之前的重要性区别,研究人员首先基于 BERT LARGE 架构训练 RoBERTa,并做...
Bert_BASE:Layer = 12, Hidden = 768, Head = 12, Total Parameters = 110M Bert_LARGE:Layer = 24, Hidden = 1024, Head = 16, Total Parameters = 340M 对比于Transformer: Layer = 6, Hidden = 2048, Head = 8，是个浅而宽，说明Bert这样深而窄的模型效果更好(和CV领域的总体结论基本一致)。C...
speedup是训练时间而不是inference时间(因为数据少了,分布式训练时吞吐上去了,所以ALBERT训练更快),但inference还是需要和BERT一样的transformer计算。另外可得出结论: 在相同的训练时间下,ALBERT得到的效果确实比BERT好 在相同的Inference时间下,ALBERT base和large的效果都是没有BERT好的,而且差了2-3个点,作者在最后也...