BERT-wwm-ext 相对 BERT-wwm 主要有两点改进:增加预训练数据集,达到5.4B;训练步数增大,第一阶段1M步,第二阶段400K步。 6 技巧 初始化学习率是最重要的超参数。 BERT和BERT-WWM共享几乎相同的最佳初始学习率,但与ERNIE不同。 BERT和BERT-wwm使用维基百科训练,它对正式文本效果更好;而ERNIE使用更大规模数据训练...
相较于原始BERT,BERT-wwm-ext引入了全词掩码(Whole Word Masking,WWM)策略,在训练时对整个词进行掩码而非单个字符,以保留词的完整性。此外,“ext”代表扩展(extended),意味着该模型在训练数据集规模和训练步数上均有所增加,从而进一步提升了模型...
其中,BERT-Chinese-WWM-Ext模型是一种基于BERT的中文文本分词模型,该模型在原有基础上进行了扩展和优化。通过使用更加丰富的中文语料库进行预训练,BERT-Chinese-WWM-Ext能够更好地捕捉中文语言的特性和规律。同时,该模型还采用了更加先进的训练方法和优化技巧,提高了模型的训练效率和准确率。 相比传统的基于规则或词典...
BERT-wwm-ext 相对 BERT-wwm 主要有两点改进: 增加预训练数据集,达到5.4B; 训练步数增大,第一阶段1M步,第二阶段400K步。 6 技巧 初始化学习率是最重要的超参数。 BERT和BERT-WWM共享几乎相同的最佳初始学习率,但与ERNIE不同。 BERT和BERT-wwm使用维基百科训练,它对正式文本效果更好;而ERNIE使用更大规模数据...
2 把现有的大模型ERNIE_2.0_large, Roberta,roberta_wwm_ext_large、roberta-pair-large等进行ensemble,然后蒸馏原始的bert模型,这是能有效提高的,只是操作代价比较大。 3 BERT上面加一些网络结构,比如attention,rcnn等,个人得到的结果感觉和直接在上面加一层transformer layer的效果差不多,模型更加复杂,效果略好,计算...
论文主题:本文首先介绍了针对中文BERT的全词掩码(whole word masking,wwm)策略,并提出了一系列的中文预训练语言模型。然后,作者提出了一种简单但有效的模型,名为MacBERT,它在多个方面改进了RoBERTa,特别是提出了一种新的掩码策略,称为MLM as correction (Mac)。 实验结果:作者在十个中文NLP任务上进行了广泛的实验,...
一、BERT-wwm wwm是Whole Word Masking(对全词进行Mask),它相比于Bert的改进是用Mask标签替换一个完整的词而不是子词,中文和英文不同,英文中最小的Token就是一个单词,而中文中最小的Token却是字,词是由一个或多个字组成,且每个词之间没有明显的分隔,包含更多信息的是词,全词Mask就是对整个词都通过Mask进行...
本文使用的是RoBERTa-wwm-ext,模型导入方式参见https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm。由于做了全词遮罩(Whole Word Masking),效果相较于裸的BERT会有所提升。 luxuantao 2021/02/24 2K0 NLP实战 | BERT文本分类及其魔改(附代码) 机器学习神经网络深度学习人工智能https 每天给你送来NLP技术干货! --- ...
1.本技术涉及自然语言处理领域,具体涉及基于bert-wwm-ext模型的摘要自 动生成方法及存储介质。 背景技术: 2.现代互联网的爆炸式发展产生了海量的数据信息,但是更多的的数据信息 中有价值的信息的比重却随之降低,其中对于文本信息的有效利用更是一大难 题。文本摘要技术通过对文本数据信息,提取、概括或提炼其中的关键...
· Bert-base-wwm-ext : 哈工大开源版本 · Nezha-wwm-base: 哪吒官方开源版本 · Bert120k: 预训练12万step · Bert150k: 预训练15万step · Bert80k: 预训练8万step · Nezha80k：预训练8万step · Nezha110k：预训练11万step · Nezha150k：预训练15万step 最一开始是使用了word2vec在语料库上...