【新智元导读】近日，英伟达悄悄地发布了TensorRT 8，BERT-Large推理仅需1.2毫秒！同时还加入了量化感知训练和对稀疏性的支持，实现了性能200%的提升。项目已开源。2019年黄仁勋在GTC China正式发布了TensorRT 7，并称其是「我们实现的最大飞跃」。然而今年TensorRT 8的发布却十分低调。相比于7.0，TensorRT 8可以说...
【新智元导读】近日,英伟达悄悄地发布了TensorRT 8,BERT-Large推理仅需1.2毫秒!同时还加入了量化感知训练和对稀疏性的支持,实现了性能200%的提升。项目已开源。 2019年黄仁勋在GTC China正式发布了TensorRT 7,并称其是「我们实现的最大飞跃」。 然而今年TensorRT 8的发布却十分低调。 相比于7.0,TensorRT 8可以说是实...
BERT模型有两种规模:Base版和Large版。其中,Base版包含12层Transformer编码器,隐藏层大小为768,自注意力头数为12,总参数量约为110M;Large版则包含24层Transformer编码器,隐藏层大小为1024,自注意力头数为16,总参数量约为340M。 BASE版:L = 12,H = 768,A = 12,总参数量为 1.1 亿 LARGE版:L = 24,H =...
Connolly:BertLarge模型参数量的计算17 赞同 · 1 评论文章 首先,中间激活值是什么? 英文名称来自 PyTorch论坛 定义:中间激活值(intermediate activations),是在前向传播的过程中,为了让后向传播完成计算,所需要保留的模型中间结果(intermediate results)。哦,中间结果是中间激活值的别称。 拿Linear层举个栗子,其前向...
研究结果表明，Bort大小仅为BERT-large的16％，但是在CPU上的速度却快了7.9倍，在NLU基准测试上的性能也优于BERT-large。 这是在NLP模型快速“膨胀”，模型轻量化迫切需求的背景下，一次比较成功的结果。 NLP模型大小 △图源：DistilBERT 与ALBERT、MobileBERT进行的模型结构优化不同，Bort是在原本的模型架构上进行...
1.2毫秒！英伟达TensorRT 8运行BERT-Large推理创纪录 自今年5月份TensorRT 8-EA版（Early Access，尝鲜版）发布之后，英伟达终于在本周二发布了TensorRT 8的正式版。作为支持英伟达GPU平台的深度学习推理框架，TensorRT 8正式版与以往的版本相比，能够在在1.2毫秒内运行全球最广为采用的基于transforemer模型之一——BERT...
ALBERT采用与BERT相同的架构,但是在所有编码器单元中共享权重,从而显著减少了内存占用。此外,ALBERT已经被证明能够实现更大更深的模型训练。例如,BERT的性能在BERTLARGE处达到峰值(BERTXLARGE的性能显著下降),而Albert的性能不断提高,直到更大的ALBERTXXLARGE(L = 12; H = 4096; A = 64)模型。
从BERT-Base到BERT-Large的过程中，模型性能得到了很大提升，但是我们发现当模型参数一旦超过了3.36亿个，收敛的效果就会变得非常差。一个有效的解决办法就是，如在GPT2中，我们将Layer Normalization和Residual Connections交换位置，这样当我们将参数从3.3亿个扩充到7.5亿个的时候，系统的收敛效果是越来越好的。(如...
本文将介绍来学习BERT常见的几个变体,包括BERT-Base、BERT-Large、BERT-XL和BERT-Config,重点突出这些变体的关键点和创新之处。一、BERT-BaseBERT-Base是BERT的原始版本,由Google于2018年发布。它使用了大规模无监督语料库进行训练,通过双向Transformer架构捕获语言特征。BERT-Base模型参数为12层,每层12个头,隐藏层...
有两种bert模型。分别是Bertbase(L=12,H=768,A=12)和Bertlarge(L=24,H=1024,A=16) 1与GPT,ELMO结构对比 bert和gpt以及ELMO的模型对比如下,可以看出,Bert,ELMO都是双向的,而GPT是单向的,直观上双向的可能会好一些。 因为GPT的单向,所以在NLU任务上表现可能不太好,比如,单向只能从左到右或者从右到左,下图...