ERNIE 在BERT中,因为中文的词是无限的,所以训练时需要把字作为单位,而且在Mask的时候,Mask掉的是字。而百度推出的ERNIE的一个重大改进就是引入了三种mask的方式,分别对token,entity,phrase进行mask。除此之外,ERNIE还更新了训练语料,并且在多个任务上进行训练,如DLM任务等。 GPT GPT是Generative Pre-Training 的...
简单来说,BERT在处理中文的时候,使用Masked LM时,遮盖的是一个中文文字或者是一个字母,那么模型很容易就能猜出被遮盖的字,为了增加难度,ERNIE随机遮盖的一个完整的中文词汇。 七、GPT (Generative Pre-training) 巨大的预训练模型:Elmo模型有94 million个参数;BERT有340 million个参数,GPT-2有1542million个参数 GP...
它是GPT(广义语言模型)的延续,BERT在自然语言处理中优于其他几种模式并且在问答(SQuAD v1.1)、自然语言推理 (MNLI),和其他框架中提供了最优结果。 BERT建立于预训练上下文表征的基础上——包括半监督序列学习(由Andrew Dai和Quoc Le提出)、ELMo(由Matthew Peters和来自AI2和来自UW,、CSE的研究人员提出)、ULMFiT(...
这是导致模型不准确的一个因素。 ELMO和ULMFiT ELMo是NLP社区对一词多义问题的回应——相同的词在不同的语境中有不同的含义。从训练浅层前馈网络(Word2vec),逐步过渡到使用复杂的双向LSTM体系结构的层来训练词嵌入。这意味着同一个单词可以根据它所在的上下文有多个ELMO嵌入。 那是我们开始看到预训练作为NLP的训练...
但是从LSTM到Transformer的过渡中缺少了一些东西,因为ELMo的语言模型是双向的,但openAI的Transformer只训练向前语言模型。我们能否建立一个基于Transformer的模型,其语言模型同时向前和向后? 蒙面语言模型(NLM:Masked Language Model) “我们将使用Transformer编码器”,BERT说。 “这很疯狂”,Ernie回答说,“每个人都知道...
输入ELMo与ULMFiT 自然语言处理社区用ELMo处理多义词,多义词指一个词由于上下文不同,含义也不同。从训练浅层前馈网络(Word2vec),到逐步使用复杂的双向LSTM体系结构层来训练词嵌入。这意味着同一个单词可以基于其上下文具有多个ELMo嵌入。 从那时起,预培训就成为了自然语言处理的一种培训机制。 ULMFiT在这一点做得更...
ERNIE# ERNIE 是 Enhance Representation through Knowledge Integration 的缩写 ERNIE是专门为中文准备的,BERT的输入以中文的字为单位,随机盖掉一些字后其实是很容易被猜出来的,如上图所示。所以盖掉一个词汇比较合适。 GPT# GPT 是 Generative Pre-Training 的缩写,它的参数量特别大,如下图所示...
BERT和ERNIE,NLP领域近来最受关注的2大模型究竟怎么样? 刚刚有人实测比拼了一下,结果在中文语言环境下,结果令人意外又惊喜。 具体详情究竟如何?不妨一起围观下这篇技术评测。 1. 写在前面 随着2018年ELMo、BERT等模型的发布,NLP领域终于进入了“大力出奇迹”的时代。采用大规模语料上进行无监督预训练的深层模型,在...
ERNIE 是EnhanceRepresentation through KnowledgeIntegration 的缩写 ERNIE是专门为中文准备的,BERT的输入以中文的字为单位,随机盖掉一些字后其实是很容易被猜出来的,如上图所示。所以盖掉一个词汇比较合适。 GPT# GPT 是 Generative Pre-Training 的缩写,它的参数量特别大,如下图所示,它的参数量是 BERT 的4.5倍左...
（1）ERNIE 1.0 无论是稍早提出的 CoVe、ELMo、GPT, 还是能力更强的 BERT 模型，其建模对象主要聚焦在原始语言信号上，较少利用语义知识单元建模。百度提出基于知识增强ERNIE模型通过建模海量数据中的实体概念等先验语义知识，学习真实世界的语义关系。例如，对于哈 [mask] 滨，黑 [mask]江这些词，BERT 模型通过...