在美团的预训练MT-BERT平台[14]上,我们提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案,称之为DR-BERT(Enhancing BERT-based Document Ranking Model with Task-adaptive Training and OOV Matching Method)。DR-BERT是第一个在官方评测指标MRR@10上突破0.4的模型,且在2020年5月21日(模型提交日)-8月12日期间位居...
预训练模型MT-BERT的探索和应用提纲预训练背景和现状 MT-BERT 核心能力建设 MT-BERT 业务落地 MT-BERT 总结 预训练背景和现状NLP预训练发展预训练进化方向预训练模型多元化发展 预训练进化方向(续) 主流大规模模…
为了提高MT-BERT在文本检索任务中的性能,可以采用以下几种优化方法: 知识蒸馏:使用教师模型(通常是更强大的模型)指导学生模型(MT-BERT)的学习。教师模型将知识传递给学生模型,从而提高其性能。 特征增强:结合其他特征提取方法(如TF-IDF、word2vec等)来增强MT-BERT的表示能力。 集成学习:将多个MT-BERT模型集成在一...
总之,MT-BERT作为一种先进的预训练语言模型,在文本检索任务中展现出了强大的潜力。通过预训练和集成学习等方法,我们可以进一步提高MT-BERT在文本检索任务中的性能表现。未来,随着深度学习技术的不断发展,我们相信MT-BERT将在文本检索领域发挥更加重要的作用。此外,我们还希望将MT-BERT应用到更多的自然语言处理任务中,以...
在美团的预训练MT-BERT平台[14]上,我们提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案,称之为DR-BERT(Enhancing BERT-based Document Ranking Model with Task-adaptive Training and OOV Matching Method)。DR-BERT是第一个在官方评测指标MRR@10上突破0.4的模型,且在2020年5月21日(模型提交日)-8月12日期间位居...
BERT、MT-DNN、GPT2.0、ERNIE 目前效果较好的大部分的nlp任务都会应用预训练语言模型的迁移知识,主要是采用两阶段的模型。第一阶段进行预训练,一般是训练一个语言模型。最出名的是BERT,BERT的预训练阶段包括两个任务,一个是Masked Language Model,还有一个是Next Sentence Prediction。通过预训练能够利用海量的无标注的...
雷锋网 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。
随着BERT、XLNET等新技术的涌现,深度NLP在语言分析、理解和处理等问题上继续取得突飞猛进的发展,并为更多行业赋予了智能化能力。阿里云智能NLP平台提供了完整的NLP处理能力,并通过与场景的深度结合,在智能司法、智能医疗、智能客服等领域落地。 9月26日,在云栖大会的NLP专场,围绕阿里小蜜平台的技术布局、典型场景应用,阿...
雷锋网 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。
本文首先详细介绍 Transformer 的基本结构,然后再通过 GPT、BERT、MT-DNN 以及 GPT-2 等基于 Transformer 的知名应用工作的介绍并附上 GitHub 链接,看看 Transformer 是如何在各个著名的模型中大显神威的。 在介绍 Transformer 前我们来回顾一下 RNN 的结构 ...