其中 pre-training 的意思是,作者认为,确实存在通用的语言模型,先用文章预训练通用模型,然后再根据具体应用,用 supervised 训练数据,精加工(fine tuning)模型,使之适用于具体应用。为了区别于针对语言生成的 Language Model,作者给通用的语言模型,取了一个名字,叫语言表征模型Language Representation Model。
预训练模型的训练和使用分别对应两个阶段:预训练阶段(pre-training)和微调(fune-tuning)阶段。 预训练阶段一般会在超大规模的语料上,采用无监督(unsupervised)或者弱监督(weak-supervised)的方式训练模型,期望模型能够获得语言相关的知识,比如句法,语法知识等等。经过超大规模语料的”洗礼”,预训练模型往往会是一个Super...
2020.02.ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS 核心内容 论文研究主要针对Bert目前模型规模增大可以带来效果提升,但是部署难度也会加大,因此主要从提升性能角度,尽可能保证效果的前提下,对bert做一些参数瘦身;从优化后的模型架构看,其实推理速度并没有降下去,另外,为了保证效果不...
Left-to-right 语言建模和自动编码器目标用于训练这种模型。 2.3 Transfer Learning from Supervised Data 也有工作展示了从大数据集的监督任务的做迁移学习的有效性,就像自然语言推理(NLI),和机器翻译。计算机视觉研究也展示了迁移学习的重要性,一个有效的技巧就是微调(fine-tune)ImageNet的预训练模型。 3 BERT 本节...
2.1 Unsupervised Feature-based approaches 非监督的基于特征表示的工作:词嵌入、ELMo等 2.2 Unsupervised Fine-tuning approaches 非监督的基于微调的工作:GPT等 2.3 Transfer Learning from Supervised Data 在有标号的数据上做迁移学习。 NLP 有标号 的大数据集:natural language inference and machine translation ...
Unsupervised Pre-train, Supervised Fine-tune. 下面首先借助 BERT 模型理解一下这句话的意思。 1 BERT 方法回顾 在Self-Supervised Learning 超详细解读 (一):大规模预训练模型BERT(https://zhuanlan.zhihu.com/p/378360224)里面我们介绍了 BERT 的自监督预训练的方法,BERT 可以做的事情也就是Transformer 的 Enco...
2.3 Transfer Learning from Supervised Data 也有工作展示了从大数据集的监督任务的做迁移学习的有效性,就像自然语言推理(NLI),和机器翻译。计算机视觉研究也展示了迁移学习的重要性,一个有效的技巧就是微调(fine-tune)ImageNet的预训练模型。 3 BERT 本节介绍BERT的详细实现。使用BERT有2个步骤:pre-training 和 fin...
预训练阶段一般会在超大规模的语料上,采用无监督(unsupervised)或者弱监督(weak-supervised)的方式训练模型,期望模型能够获得语言相关的知识,比如句法,语法知识等等。经过超大规模语料的”洗礼”,预训练模型往往会是一个Super模型,一方面体现在它具备足够多的语言知识,一方面是因为它的参数规模很大。
BERT was built upon recent work in pre-training contextual representations — including Semi-supervised Sequence Learning, Generative Pre-Training, ELMo, and ULMFit— but crucially these models are all unidirectional or shallowly bidirectional. This means that each word is only contextualized using the ...
顺便说一下,ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations 这篇文章很短,也很简单,非常值得阅读,但是需要先了解阅读的文献也很多。源码也只是在BERT的源码基础上做了简单的修改,很适合研究,其中我觉得albert-zh的co...