Graphcore最新的横向扩展系统显示出前所未有的BERT-Large训练效率。与基于DGX A100的同类系统相比,其训练时间缩短了2.6倍。 IPU-POD64包含16个最新的IPU-M2000加速器,它利用计算、通信和存储技术的创新,在短得多的时间框架内提供与BERT-Large上领先的AI平台相同的准确性。下图中,我们使用TensorFlow和PyTorch的标准高级框...
作为支持英伟达GPU平台的深度学习推理框架，TensorRT 8正式版与以往的版本相比，能够在在1.2毫秒内运行全球最广为采用的基于transforemer模型之一——BERT-Large，即将语言查询推理时间缩短至上一个版本的一半，创下最新记录，为搜索引擎、广告推荐和聊天机器人的AI模型提供支持。英伟达官方声称，TensorRT8不仅针对transforme...
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 相较于BERT-Base...
Bert-Large模型的结构: 模型超参数: 模型参数计算: BertEmbedding: BertEncoder:包含了24个BertLayer BertPooler:一个Linear(1024, 1024) 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_embeddin...
bert-big-NER是一个经过微调的 BERT 模型,可用于命名实体识别任务(NER),并为NER任务实现一流的性能。它可以识别四种类型的实体:位置(LOC),组织(ORG),人员(PER)和其他(MISC)。具体而言,此模型是一个bert-large-cased模型,在标准CoNLL-2003命名实体识别(https://www.aclweb.org/anthology/W03-0419.pdf)数据集...
提取BERT 子架构是一个非常值得探讨的问题,但现有的研究在子架构准确率和选择方面存在不足。近日,来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程,并提取了一个最优子架构 Bort,它的大小仅为 BERT-large 的 16%,CPU 上的推理速度却提升到了原来的八倍。
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。 NLP模型大小 △图源：DistilBERT 与ALBERT、MobileBERT进行的模型结构优化不同，Bort是在原本的模型架构上进行...
Nvidia本周对外展示该公司超级运算平台Nvidia DGX SuperPOD的新成就,指出该平台刷新了全球记录,只花了53分钟来训练BERT-Large自然语言模型,也以Nvidia DGX SuperPOD来训练参数多达83亿的GPT-2 8B模型。 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...
图1:BERT-large 和 BERT-xlarge 的训练损失(左)和 dev mask 的 LM 准确率(右)。模型增大之后,其 mask LM 准确率降低了,同时没有出现明显的过拟合迹象。 现在,小模型也已崛起 为了解决上述问题,谷歌的研究者设计了「一个精简的 BERT」(A Lite BERT,ALBERT),参数量远远少于传统的 BERT 架构。
BERT预训练模型 BERT预训练模型是BERT-LARGE-UNCASED-WHOLE-WORD-MASKING-FINETUNED-SQUAD的核心组件。它使用大规模无标注文本数据集进行预训练,如ImageNet, MusicNet, and so on. 通过这些预训练任务,BERT预训练模型可以学习到丰富的自然语言表示,从而提高语言模型的性能。 Word Masking层 Word Masking层是BERT-...