1. RoBERTa--收敛版的BERT 2. ALBERT--模型缩小版的BERT 3. MacBERT--纠错BERT 4. ELECTRA--生成判别BERT 5. XLNet--处理长文本BERT BERT和GPT的出现使得NLP正式进入了Pretrain + Finetuning的时代,本文将总结一些基于BERT的改进模型,文中大部分内容选自「自然语言处理:基于预训练模型的方法」一书。 1. RoBERT...
短短一个多月的时间,BERT又重新杀回GLUE测试排行榜第一名。 今年6月,谷歌和CMU提出的NLP模型XLNet在20多项测试中排行第一,性能全面超越BERT。 然而就在XLNet“霸榜”一个月后,Facebook把BERT改进了一番,进一步“榨干”了BERT的性能,帮助它在GLUE和RACE测试中再次取得最优成绩,算是扳回一城。 这个改进版的BERT...
Facebook AI和华盛顿大学的研究人员设计了一些方法来增强谷歌的BERT语言模型,并在GLUE,SQuAD和RACE基准数据集中实现最先进的性能。BERT超过Google Brain的XLNet,又一次成为最强的NLP预训练模型。 该模型被命名为RoBERTa,用于“Robustly Optimized BERT”方法,采用了许多来自transformer (BERT)的双向编码器表示所使用的技术。
在Transformer 和预训练语言模型成为 NLP 标准范式的今天,SegaBERT 通过重新定义 Transformer 底层输入的位置表征,在与 BERT 采用相同的预训练数据、计算资源与模型规模条件下,取得了较为明显的提升效果。 值得注意的是,这种新的位置表征方法并非仅限于改进 BERT,而是可以推广且应用到所有利用 Transformer 结构进行预训练...
请参考百度的预训练模型ERNIE。论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.09223.pdf 目前已有ERNIE2.0，...
通过在训练配置、位置向量表示等方面的改进，SegaBERT在GLUE等自然语言理解任务上全面超越BERT，平均分数提升1.2个点，同时在SQUAD阅读理解任务中分别提升1.2和1.5个点的EM和F1分数。SegaBERT引入段落、句子、词语级别的位置索引，替代或增强原始Transformer的位置向量。每个输入词/子词获得三元组位置向量，...
局限在于标准语言模型是单向的,这使得在模型的预训练中可以使用的架构类型很有限。 在论文中,作者通过提出BERT:即Transformer的双向编码表示来改进基于架构微调的方法。BERT提出一种新的预...语言模型之外,本文作者还引入了一个“下一句预测”(next sentence prediction)任务,可以和MLM共同预训练文本对的表示。论文的核...
在Transformer和预训练语言模型成为NLP标准范式的今天,SegaBERT通过重新定义Transformer底层输入的位置表征,在与BERT采用相同的预训练数据、计算资源与模型规模条件下,取得了较为明显的提升效果。 值得注意的是,这种新的位置表征方法并非仅限于改进BERT,而是可以推广且应用到所有利用Transformer结构进行预训练语言模型的工作中。
Transformer模型之所以被包括Sora,ChatGPT,BERT,GPT及其后续版本在内的众多大型预训练模型广泛应用,并且逐渐渗透到计算机视觉等其他领域,主要原因在于其创新的设计解决了传统序列模型的一些关键问题,并展现出卓越的性能: 1. 自注意力机制:Transformer 模型引入了自注意力机制,使得模型能够在一个序列中同时关注不同位置的信...