Google XLNET:自回归+上下文表示 ALBERT:权重共享的BERT ELECTRA:对抗式BERT训练 NLP中的对抗训练 BERT+生成式 OpenAI GPT2原理解读 BERT生成式之MASS解读 BERT生成式之UNILM解读 Google T5:超大型生成模型 BERT加速 模型蒸馏原理 LayerDrop:BERT结构剪枝 模型训练加速:梯度累加/混合精度/分布式训练等 FastBERT:又快又...
可以预见的是,BERT将为NLP带来里程碑式的改变,也是NLP领域近期最重要的进展。 谷歌团队的Thang Luong直接定义:BERT模型开启了NLP的新时代! 从现在的大趋势来看,使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前AI2的 ELMo,到 OpenAI的fine-tune transformer,再到Google的这个BERT,全都...
BERT模型被广为人知是从2018年10月开始,它由Google发布的这篇paper中提出:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,同年11月,Google开源了其模型代码的tensorflow实现以及预训练模型。其中也包含了使用中文简繁字预训练的12-layer, 768-hidden, 12-heads的基础模型。由于本文不...
BERT是一个算法模型,它的出现打破了大量的自然语言处理任务的记录。在BERT的论文发布不久后,Google的研发团队还开放了该模型的代码,并提供了一些在大量数据集上预训练好的算法模型下载方式。Goole开源这个模型,并提供预训练好的模型,这使得所有人都可以通过它来构建一个...
自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT 就在 NLP 领域大火,在本文中,我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 前言 2018年可谓是自然语言处理(NLP)的元年,在我们如何以最能捕捉潜在语义关系的方...
从现在的大趋势来看,使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前AI2的 ELMo,到 OpenAI的fine-tune transformer,再到Google的这个BERT,全都是对预训练的语言模型的应用。 BERT这个模型与其它两个不同的是: 1、它在训练双向语言模型时以减小的概率把少量的词替成了Mask或者另一个随机的词。
https://www.google.com/search?q=elmo+paper&oq=elmo+paper&aqs=chrome..69i57j0l5j69i61j69i60.1625j1j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8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 ...
从之前AI2的 ELMo,到 OpenAI的fine-tune transformer,再到Google的这个BERT,全都是对预训练的语言模型的应用。 BERT这个模型与其它两个不同的是 它在训练双向语言模型时以减小的概率把少量的词替成了Mask或者另一个随机的词。我个人感觉这个目的在于使模型被迫增加对上下文的记忆。至于这个概率,我猜是Jacob拍脑袋...
Negative example Input=[CLS]he bought a gallon[MASK]milk[SEP]the man went to[MASK]store[SEP]Label=NotNext 总结 总体来说,ALBERT 确实在很大程度上减少到了模型参数,加快了训练,虽然对于推理时间并没有改进,虽然 xxlarge 版本的参数还是非常大。 参考资料...
https://www.google.com/search?q=elmo+paper&oq=elmo+paper&aqs=chrome..69i57j0l5j69i61j69i60.1625j1j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8 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?