ERNIE-M(Enhanced Multilingual Representation)是百度提出的一种增强型多语言表示学习模型,旨在通过跨语言语义与单语语料的对齐来提升多语言表征的质量。🔍模型架构: ERNIE-M的架构主要分为两个部分:跨语言对齐层和多语言表示层。1️⃣ 跨语言对齐层:该层的主要任务是通过对齐不同语言之间的语义信息来融合跨语言...
ERNIE-M 基于飞桨 PaddlePaddle 框架训练,该模型构建了大小为25万的多语言词表,涵盖了96种语言的大多数常见词汇,训练语料包含了汉语、英语、法语、南非语、阿尔巴尼亚语、阿姆哈拉语、梵语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿萨姆语、阿塞拜疆语等96种语言,约1.5万亿字符。 ERNIE-M 的学习过程由两阶段组成。第一阶段从少量的双...
ERNIE-M: Enhanced Multilingual Representation by Aligning Cross-lingual Semantics with Monolingual Corporaarxiv.org/abs/2012.15674 概述: 通过两个阶段的自定义的预训练任务来增强多语言语义的表征 第一阶段: 基于cross-attention机制的mlm任务(CAMLM), 这里,x指的是一种语言,y指的是另一种语言,M指的是要...
ERNIE-M 通过对 96 门语言的学习,使得一个模型能同时理解 96 种语言,该项技术在 5 类典型跨语言理解任务上刷新世界最好效果。在权威跨语言理解榜单 XTREME 上,ERNIE-M 也登顶榜首,超越微软、谷歌、Facebook 等机构提出的模型。据了解,基于飞桨实现的 ERNIE-M 模型也会于... 提速1000倍,预测延迟少于1ms,百度...
2021 年伊始,百度在自然语言处理领域取得最新突破,发布多语言预训练模型 ERNIE-M。ERNIE-M 通过对 96 门语言的学习,使得一个模型能同时理解 96 种语言,该项技术在 5 类典型跨语言理解任务上刷新世界最好效果。在权威跨语言理解榜单 XTR...
我们基于 FastDeploy 为 ERNIE-M 提供了多种部署方案,可以满足不同场景下的部署需求,请根据实际情况进行选择。 ### FastDeploy 部署 ⚡️[FastDeploy](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy)是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具,为开发者提供多硬件、多推理引擎后端的部署能力。开发者只...
Erniem Runear Erniem Runear，演员，2001年参演电影《Killer Sex》。演艺经历 2001年参演电影《Killer Sex》。主要作品
ERNIE-Novel-8K是百度自研通用大语言模型,在小说续写能力上有明显优势,也可用在短剧、电影等场景。本文介绍了相关API。接口描述调用本接口,发起一次对话请求。在线调试平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结果、复制和下载示例代码...
ERNIE-M使用了单语和平行语料库来训练,平行语料库包含96种语言的大约1.5万亿个字符,包括中文、英语、法语、南非荷兰语、阿尔巴尼亚语、阿姆哈拉语、梵语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿萨姆语、阿塞拜疆语等等。 3 实验结果 研究人员使用了五种跨语言评估基准来测试ERNIE-M的效果: ...
从模型拉取到执行预测,只需7行代码,ERNIE开源套件就能用起来!话不多说直接上才艺:如此简洁易用,得益于本次ERNIE语义理解开源开发套件的全新升级。借助国产深度学习框架飞桨动态图优势,本次升级实现了“动态图”与“静态图”的完美结合,即“一套...