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...
BertPooler:一个Linear(1024, 1024) 则参数量为1024*1025=1049600 总参数量: 31782912+24*12596224+1049600 = 335141888 实验验证:没毛病
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...
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、albert_base, 参数量12M, 层数12,10月5号 2、albert_large, 参数量18M, 层数24,10月13号 3、albert_xlarge, 参数量59M, 层数24,10月6号 4、albert_xxlarge, 参数量233M, 层数12,10月7号(效果最佳的模型) 训练语料 40g中文语料,超过100亿汉字,包括多个百科、新闻、互动社区、小说、评论。
基于这些设计,ALBERT能够扩展到更大的版本,参数量仍然比BERT-large少,但是性能明显更好。 我们在 GLUE、SQuAD 和 RACE 三大自然语言理解基准测试上都得到了新的SOTA结果:在 RACE 上的准确率提高到 89.4%,在 GLUE 上的得分提高到 89.4,在 SQuAD 2.0 上的 F1 得分达到 92.2。
在hidden_size=1024下,参数量是小于激活1/2显存开销的,因此选用梯度累积效果更好;而在hidden_size>1600之后,参数量显著大于1/2激活开销,且参数量随着hidden_size增大的速度快于激活,因此在hidden_size较大的场景下,梯度立即更新效果更佳。由于使用了流水并行分摊之后,hidden_size>1600,所以我们选用梯度立即更新策略...
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。
(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...