为了向预训练模型中引入知识,ERNIE 3.0 尝试在预训练阶段引入了universal knowledge-text prediction(UKTP)任务,如图3所示。 给定一个三元组<head, relation, tail>和一个句子,ERNIE 3.0会mask掉三元组中的实体关系relation,或者句子中的单词word,然后让模型去预测这些内容。当预测实体关系的时候,模型
对于第二个问题,THU-ERNIE在BERT模型的基础上进行改进,除了MLM、NSP任务外,重新添加了一个和KG相关的预训练目标:Mask掉token和entity (实体) 的对齐关系,并要求模型从图谱的实体中选择合适的entity完成这个对齐。 2.2. THU-ERNIE的模型结构 图1 THU-ERNIE的模型架构 THU-ERNIE在预训练阶段就开始了与KG的融合,如图...
通过这种方式,ERNIE模型能够加强其对于不同任务的理解能力,提高模型的泛化性能。 二、ERNIE 3.0的设计思路与模型结构 ERNIE 3.0是ERNIE的升级版,其设计思路在于使模型能够区分不同任务范式的特定语义信息,同时缓解大规模预训练模型在有限的时间和硬件资源下难以实现的困境。具体来说,ERNIE 3.0采用了一个通用表示模块和两...
"max_position_embeddings": 513: 模型能够处理的最大序列长度。 "model_type": "ernie": 模型类型,这里指定为 ERNIE。 "num_attention_heads": 12: 注意力机制中的头数,即将注意力分割成多少个子空间。 "num_hidden_layers": 12: 隐藏层的数量,即 Transformer 模型中编码器层的数量。 "pad_token_id": ...
首先我们整体看一下文本分类的模型预测过程 文本分类过程 文本分类的过程总体需要以下几步 将文本向量化. 在ERNIE里 也就是对应tokenizer的过程. 这一步通常是使用词表映射的方式. ERNIE将其封装在ErnieTokenizer类里. 编码. 预训练-微调是基于语义表示的训练技术. 需要将输入的文本训练成对应的语义化向量.这一个过...
ernie3.0模型结构ERNIE 3.0模型结构主要由以下几个部分组成: 1.纯文本预训练部分:这是使用大规模无监督语料进行预训练的模型,通过设置多种预训练任务的方式辅助模型学习语言的各方面知识,比如词法、句法、和语义信息。这些预训练任务包括自然语言生成、自然语言理解和关系抽取等范畴。 2.知识图谱预训练部分:在预训练...
ERNIE-Search模型结构 模型结构,我比较想从损失函数开始讲,其实从损失函数看就能看出本文很大部分的贡献: 这个损失的内容非常多,我把他分为两个部分,一个是独立训练的部分(不带箭头的),另一个是蒸馏部分(带箭头的)。首先是独立训练的部分,这部分主要是直接针对标签进行训练的,无论是teacher模型还是student模型,其实...
ERINE是百度发布一个预训练模型,它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识,在多项任务上超越了BERT。在模型结构方面,它采用了Transformer的Encoder部分作为模型主干进行训练,如图1(图片来自网络)所示。 图1 Transformer的Encoder部分 关于ERNIE网络结构(Transformer Encoder)的工作原理,这里不再展开讨论。接...
ERINE是百度发布一个预训练模型,它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识,在多项任务上超越了BERT。在模型结构方面,它采用了Transformer的Encoder部分作为模型主干进行训练,如图1(图片来自网络)所示。 图1 Transformer的Encoder部分 关于ERNIE网络结构(Transformer Encoder)的工作原理,这里不再展开讨论。接...
后预训练模型时代 1.ERINE 1.1 ERINE简介 ERINE是百度发布一个预训练模型,它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识,在多项任务上超越了BERT。在模型结构方面,它采用了Transformer的Encoder部分作为模型主干进行训练,如 图1 (图片来自网络)所示。 图1 Transformer的Encoder部分 关于ERNIE网络结构(Transf...