如果预训练的语料中只有“我要买苹果手机”,“我要买华为手机”,哪一天出现了一个新的手机牌子比如栗子手机,而这个手机牌子在预训练的语料当中并不存在,没有基于词法结构以及句法结构的建模,对于这种新出来的词是很难给出一个很好的向量表示的,而ERNIE 通过对训练数据中的词法结构,语法结构,语义信息进行统一...
ERNIE中文预训练模型:从原理到应用的全面指南 引言 随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,预训练模型成为提升NLP任务性能的关键。ERNIE(Enhanced Representation through KNowledge IntEgration),作为百度推出的中文预训练大模型,凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,在中文NLP领域引起了广泛关注。本文将详细解析ERNIE的技术原理...
我们知道,相较于BERT,ERNIE最大的改进就是中文 + 短语/实体掩码(这个短语掩码的操作后来也被BERT采用训练出了WWM-BERT),所以我们首先来看看ERNIE的掩码机制是怎么样实现的。 2.3 关于infer过程代码改写 ERNIE代码很方便使用,但是有一个不足的地方就是目前官方还没有给出infer.py文件,也就是模型训练之后给出快速推...
我们知道,相较于BERT,ERNIE最大的改进就是中文 + 短语/实体掩码(这个短语掩码的操作后来也被BERT采用训练出了WWM-BERT),所以我们首先来看看ERNIE的掩码机制是怎么样实现的。 2.3 关于infer过程代码改写 ERNIE代码很方便使用,但是有一个不足的地方就是目前官方还没有给出infer.py文件,也就是模型训练之后给出快速推...
所以我们可以在特定领域下尝试post-train预训练模型。 · 目前来说,对于中文领域的NLP任务,可以优先选择ERNIE。听小道消息说,ERNIE 2.0快出来了,据说效果很猛。 · 不要过分迷信预训练模型 关于ERNIE的更多信息,可查看以下链接: https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/develop/ERNIE Reference: 《Enhanced ...
ERNIE 的预训练连续学习分为两步,首先,连续用大量的数据与先验知识连续构建不同的预训练任务。其次,不断的用预训练任务更新ERNIE 模型。 对于第一步,ERNIE 2.0 分别构建了词法级别,语法级别,语义级别的预训练任务。所有的这些任务,都是基于无标注或者弱标注的数据。需要注意的是,在连续训练之前,首先用一个简单的任...
一、ERNIE 3.0 Titan的诞生背景 为了探索知识增强大规模预训练模型的有效性,研究人员提出了一种名为ERNIE 3.0 Framework的Continual Multi-Paradigms Unified Pre-training Framework。在此基础上,他们训练出了具有100亿个参数的ERNIE 3.0 Titan模型,这也是迄今为止最大的中文密集预训练模型。 二、技术特点与创新 统一框...
最近在工作上处理的都是中文语料,也尝试了一些最近放出来的预训练模型(ERNIE,BERT-CHINESE,WWM-BERT-CHINESE),比对之后还是觉得百度的ERNIE效果会比较好,而且使用十分方便,所以今天就详细地记录一下。希望大家也都能在自己的项目上取得进展~ 1、A Glance at ERNIE ...
预训练模型ERNIE对中文数据的处理是以字为单位。PaddleNLP对于各种预训练模型已经内置了相应的tokenizer。指定想要使用的模型名字即可加载对应的tokenizer。 tokenizer作用为将原始输入文本转化成模型model可以接受的输入数据形式。 图3:ERNIE模型示意图 In [15] label_vocab = load_dict('./dataset/mytag.dic') tokeniz...
最近在工作上处理的都是中文语料,也尝试了一些最近放出来的预训练模型(ERNIE,BERT-CHINESE,WWM-BERT-CHINESE),比对之后还是觉得百度的ERNIE效果会比较好,而且使用十分方便,所以今天就详细地记录一下。希望大家也都能在自己的项目上取得进展~ 1、A Glance at ERNIE ...