总参数量: 31782912+24*12596224+1049600 = 335141888 实验采用的huggingface的Transformers实现 Bert-Large模型的结构: BertModel( (embeddings): BertEmbeddings( (word_embeddings): Embedding(30522, 1024, padding_idx=0) (position_
bert-large参数量 BERT-Large是由340M个参数组成的深度神经网络模型,训练数据包括了包含了百科全书、新闻文章、网络论坛、维基百科等超过3000亿个中文单词的数据集。斯坦福大学等知名机构在自然语言处理领域的研究中使用了该模型中文版本(简称BERT-C)训练所得的参数在中英文的科研实验中均取得了较好的效果。 BERT-Large...
近期,亚马逊 Alexa 团队发布了一项研究成果:研究人员对BERT模型进行参数选择,获得了BERT的最优参数子集——Bort。 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。
同样地,保证运行时和可逼近性依赖于两个额外的输入参数:选定的最大训练步数量 n > 0,预期间隔大小 1 ≤ ≤ |Ξ|。ϵ 的的选择直接影响该近似算法求得解的质量。 用知识蒸馏进行预训练 尽管FPTAS 能够确保我们获得描述最优子架构的架构参数集,但如何高效预训练参数化模型仍是一个待解决问题。 根据以往的研究...
(1) 参数共享(PS) 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...
模型的效果可以参考文首的图片,ELECTRA-Small仅用14M参数量,以前13%的体积,就接近了BERT-Base的效果。ELECTRA-Base更是超越了BERT-Large。由于时间和精力问题,作者们没有把ELECTRA训练更久(应该会有提升),也没有使用各种榜单Trick,所以真正的GLUE test上表现一般。
参数共享能显著减少参数。共享可以分为全连接层、注意力层的参数共享;注意力层的参数对效果的减弱影响小一点。 3)段落连续性任务 Inter-sentence coherence loss. ALBERT 模型在 GLUE、RACE 和 SQuAD 基准测试上都取得了新的 SOTA 效果,并且参数量还少于 BERT-large。要知道,目前 BERT-Large 已经在 GLUE 基准排到...
BERT的全名为Bidirectional Encoder Representations from Transformers,为Google所打造的自然语言处理预先训练技术,它的特点在于所预先训练的资料,并非具备标签的资料,而是任何纯文字,例如它能直接使用英文版维基百科进行训练,因而可提高准确度,但资料量却相对庞大。而BERT-Large则是目前最大的BERT模型,具备3.4亿个参数。
量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近期，亚马逊 Alexa 团队发布了一项研究成果：研究人员对BERT模型进行参数选择，获得了BERT的最优参数子集——Bort。 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...