对于ERNIE Base模型,收敛时间减少了65.21%,从11小时减少到4小时,而对于ERNIE 1.5B,收敛时间减少了48%。对于这两种设置,我们在8个NVIDIA Tesla V100 GPU上进行了预训练。对于ERNIE Base,我们将批次大小从8增加到2048,序列长度从128增加到512,学习率从0线性增加到1e-4,在渐进式预热阶段,dropout rate保持0。对于 ...
目前，EasyDL平台经典版和专业版均新增了这项功能，在“专业版”的任务配置过程中，开发者还可选择ERNIE Tiny、ERNIE Large、ERNIE Base三种各有所长的预训练模型。新增定制化情感倾向分析功能 “情感倾向分析”指对一段文本进行“积极情感”或“消极情感”的判断，如“酒店位置很好，服务周到热情，下次一定会再来”的...
ERNIE 2.0 模型在 GLUE 数据集上的性能如下表所示。我们可以从表中看到,ERNIE 2.0_BASE 模型在全部 10 项任务中的性能均超越 BERT_BASE,得到了 80.6 的分数。 ERNIE 2.0_LARGE 在除 MNLI-m 以外的其他任务中的性能均超过 BERT_LARGE 和 XLNet_LARGE。而 ERNIE 2.0LARGE 在全部任务测试集上的性能均超过 BERT...
个人比较关注,这个新的预训练任务的真正的效果如何: 文中表10给出了,ERNIE-base模型下的,使用uktp这个预训练任务的,在两个数据集上的,效果的提升。如果能有大模型下的消融实验,估计更能说明uktp的效果。 看几个例子吧: 可以看到,第一个QA的示例,进行了多轮推理: 发明加减消元法的数学家-》高斯; 所在国家-...
这里以使用情感分析数据集ChnSentiCorp的ERNIE中文预模型为例,展示如何通过简单的三个步骤就可以快速使用ERNIE 1.0中文Base模型实现情感分析场景的推理。 ChnSentiCorp是一个中文情感分析数据集,包含酒店、笔记本电脑和书籍的网购评论。表1对ERNIE1.0/2.0和BERT中文模型在该任务上的效果进行了评测,评测使用的指标为准确率...
Transformer: 6 encoder layers, 512 hidden units, 8 attention headsERNIE Base: 12 encoder layers, 768 hidden units, 12 attention headsERNIE Large: 24 encoder layers,1024 hidden units, 16 attention heads 从输入上来看第一个输入是一个特殊的CLS, CLS 表示分类任务就像 transformer 的一般的encoder, ERI...
为了方便与 BERT 进行对比,百度研究者使用与 BERT 相同的 transformer 模型设置。ERNIE 2.0 base 模型使用 48 块英伟达 v100 GPU,large 模型使用了 64 块英伟达 v100 GPU。ERNIE 2.0 在百度深度学习框架 PaddlePaddle 中实现。 数据 模型训练所用英文数据是维基百科和 BookCorpus,另有一部分来自 Reddit,此外,百度...
BML codeelab中无法加载 ernie-3.0-base-zh 预训练模型, Calling ErnieForSequenceClassification.from_pretrained() with a model identifier or the path to a directory instead. The supported model identifiers are as follows: dict_keys(['ernie-1.0', 'ernie-tiny', 'ernie-2.0-en', 'ernie-2.0-large...
ERNIE 2.0 模型在 GLUE 数据集上的性能如下表所示。我们可以从表中看到,ERNIE 2.0_BASE 模型在全部 10 项任务中的性能均超越 BERT_BASE,得到了 80.6 的分数。 ERNIE 2.0_LARGE 在除 MNLI-m 以外的其他任务中的性能均超过 BERT_LARGE 和 XLNet_LARGE。而 ERNIE 2.0LARGE 在全部任务测试集上的性能均超过 BERT...
ERNIE 3.0 Base+数据增强 0.7979539 0.901004 0.92899 0.91478 0.8563 ERNIE 3.0 Base+剪裁保留比0.5 0.79846 0.951257 0.89497 0.92225 0.8603 ERNIE 3.0 Base +剪裁保留比2/3 0.8092071 0.9415384 0.905325 0.923076 0.86614 1.环境安装 gensim安装最新版本:pip install gensim tqdm安装:pip install tqdm LAC安装最新版本...