GPT等预训练语言模型主要用于文本生成类任务,需要通过prompt方法来应用于下游任务,指导模型生成特定的输出。 BERT模型本质上是结合了ELMo模型与GPT模型的优势。 相比于ELMo,BERT仅需改动最后的输出层,而非模型架构,便可以在下游任务中达到很好的效果; 相比于GPT,BERT在处理词元表示时考虑到了双向上下文的信息; Bert介绍...
2018年Google发布了BERT(来自Transformer的双向自编码器)预训练模型,旨在通过联合左侧和右侧的上下文,从未标记文本中预训练出一个深度双向表示模型。因此,BERT可以通过增加一个额外的输出层来进行微调,就可以达到为广泛的任务创建State-of-the-arts 模型的效果,比如QA、语言推理任务。 当时将预训练模应用于下游任务的策略...
不论如何,从这里可以看出,NLP四大类任务都可以比较方便地改造成Bert能够接受的方式。这其实是Bert的非常大的优点,这意味着它几乎可以做任何NLP的下游任务,具备普适性,这是很强的。 (7)总结: 从上图可见,Bert其实和ELMO及GPT存在千丝万缕的关系,比如如果我们把GPT预训练阶段换成双向语言模型,那么就得到了Bert;而...
原BERT 模型对token使用的是字符级BPE(Byte-Pair Encoding)编码,RoBERTa 模型对 token 采用 byte 级BPE编码。 7.2 Deberta 模型 Deberta 模型是 2021 年由微软提出的模型,它的全名为Decoding-enhancedBERTwith disentangledattention,它主要针对 BERT, Roberta 模型从三个方面进行了改进: 解耦注意力机制,将每个 token ...
结果显示,BERT优于11项NLP任务。在SQUAD和SWAG两个任务中,BERT成为第一个超越人类的NLP模型! BERT能够解决的实际任务类型 BERT预训练了104种语言,已在TensorFlow和Pytorch中实现并开源。Clone地址: https://github.com/google-research/Bert BERT可以针对几种类型的任务进行fine-tune。例如文本分类、文本相似性、问答、...
Bert的基础建立在transformer之上，拥有强大的语言表征能力和特征提取能力。在11项 NLP基准测试任务中达到了state of the art。同时再次证明了双向语言模型的能力更加强大。缺点：1)可复现性差，基本没法做，只能拿来主义直接用!2)训练过程中因为每个batch_size中的数据只有15%参与预测，模型收敛较慢，需要强大的算力...
这样的做法,我们可以使用大量的文本数据来预训练一个词嵌入模型,而这个词嵌入模型可以广泛用于其他NLP的任务,这是个好主意,这使得一些初创公司或者计算资源不足的公司,也能通过下载已经开源的词嵌入模型来完成NLP的任务。 ELMo:上下文很有用 上面介绍的词嵌入方式有一个很明显的问题,因为使用预训练好的词向量模型,那...
ELMo、GPT、BERT都是近几年提出的模型,在各自提出的时候都取得了不错的成绩。并且相互之间也是相辅相成的关系。 3个模型比较如下: 往前看,在NLP中有着举足轻重地位的模型和思想还有Word2vec、LSTM等。 Word2vec作为里程碑式的进步,对NLP的发展产生了巨大的影响,但Word2vec本身是一种浅层结构,而且其训练的词向...
本文主要介绍了两种文本分类模型:BERT文本分类基础模型,及基于Bert和TextCNN的魔改模型。在作者实际的有关文本分类的工作中取得了F1值超越Bert基础模型近4%的效果。 1. Baseline:Bert文本分类器 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言模型,一经问世就横扫NLP领域11项任务的最优结果,可谓风头一时无二。
图 2. NLP 的迁移学习 预训练 NLP 的预训练阶段采用自监督学习（self supervised learning）方式，这是由于 NLP 中的基本元素——词的含义通常由其所在的语句的上下文来决定，具有高度的灵活性，如果使用监督式学习的训练方式需要极大的工作量来得到训练数据。所幸的是使用语言模型（language model）可以很好地利用...