可以预想到的是,MT-DNN将会更容易适应新的环境和任务。 总结一下,MT-DNN基本上还是一个在BERT上的改进,改进的内容是使用了一种多任务的训练方式,使模型更加稳定,泛化性更好,且能在更少的数据或者新任务上获得良好的效果。其实我个人挺受这篇文章启发的,因为遵循MT-DNN的思路,其实我们可以让BERT的预训练变得更...
从Table 2 可以看出来,MT-DNN在每一项都超过了bert,而且数据越少的任务,提升越明显,对于QQP和MNLI来说,提升就没那么明显了。 Table 3中的ST-DNN名字很玄乎,其实与bert不同的就是用了文中的复杂了一点的输出模块和loss的设计,比如SAN,learning2rank这些,单独训练各个任务。可见都是有一定程度的提升。所以MT-...
我们评估MT-DNN在三个NLU benckmarks上:GLUE,SNLI,SciTail。 4.1 Datasets 详见下表和glue论文。 4.2 Implementation details 我们的实现基于Pytorch版本的bert。我们使用adamax作为优化器,学习率为5e-5,batch size为32。最大epochs数为5.线性学习率衰减和warm-up0.1被使用。dropou为0.1。梯度裁剪为1。所有文本使用...
MT-DNN 的论文作者在域适应中对 MT-DNN 和 BERT 进行了比较,其中两个模型都能够通过逐渐增加用于适应的域内数据的大小来适应新任务。SNLI 和 SciTail 两个任务上的结果如下表和下图所示:在仅有 0.1%的域内数据(SNLI 中的样本量为 549 个;SciTail 中的样本量为 23 个)的情况下,MT-DNN 的准确率达到+ 80...
【预训练语言模型】MT-DNN: Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding 预训练语言模型在下游任务微调时如果可以获得更丰富的训练任务,则提高让预训练语言模型的泛化能力,本文则通过添加多任务训练实现泛化性能的提升。核心要点包括: ...
AI 科技评论按:不久前,微软发布了用于学习通用语言嵌入的多任务深度神经网络模型——MT-DNN,它集成了 MTL 和 BERT 语言模型预训练二者的优势,在 10 项 NLU 任务上的表现都超过了 BERT,并在通用语言理解评估(GLUE)、斯坦福自然语言推理(SNLI)以及 SciTail 等多个常用 NLU 基准测试中取得了当前最佳成绩。微软在官...
MT-DNN论文的作者将MT-DNN与BERT在领域自适应(domain adaption)方面的表现进行了比较。 在域适应方面,两种模型都通过逐步增加域内数据(in-domain data)的大小来适应新的任务。 SNLI和SciTail任务的结果如下表和图所示。可以看到,在只有0.1%的域内数据(SNLI中为549个样本,SciTail中为23个样本)的条件下,MT-DNN的...
MT-DNN 的论文作者在域适应中对 MT-DNN 和 BERT 进行了比较,其中两个模型都能够通过逐渐增加用于适应的域内数据的大小来适应新任务。SNLI 和 SciTail 两个任务上的结果如下表和下图所示:在仅有 0.1%的域内数据(SNLI 中的样本量为 549 个;SciTail 中的样本量为 23 个)的情况下,MT-DNN 的准确率达到+ 80...
GitHub链接:https://github.com/namisan/mt-dnn 单向通用模型——GPT-2 GPT-2继续沿用了原来在GPT种使用的单向Transformer模型,而这篇文章的目的就是尽可能利用单向Transformer的优势,做一些BERT使用的双向Transformer所做不到的事。那就是通过上文生成下文文本。GPT-2的想法就是完全舍弃Fine-Tuning过程,转而使用一...
论文阅读 Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding NLU任务的效果,并在SNLI和SciTail两个数据集上测试了MT-DNN的迁移能力,或者说模型的泛化表现。 上图是MT-DNN在GLEU test dataset上的表现,可以看到除WNLI外...协助训练,后者利用大规模无标签数据进行训练。BERT就是后者一个非常出名的...