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...
不同于BERT、GPT等模型,MT-DNN可以利用多任务学习和预训练实现文本标注; 二、MT-DNN方法 2.1 模型架构 模型架构如下图所示,low-layer为Share模块,top-layer为Task-specific模块。 Share部分 Lexicon Encoder:输入一个句子(一个句子对),遵循BERT的输入,添加[CLS]、[SEP]等标签,并加入word、segment和positio...
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...
自然语言领域NLP模型发展(ELmo→GPT/BERT→MT-DNN→XLNet→RoBERTa→ALBERT)l历程简 ELMO实现了对word进行动态编码,但是他用了LSTM,LSTM并不能记住很长的信息,且不利于并行计算。 1、ELmo/GPT/BERT/MT-DNN模型结构对比 继2017年谷歌大脑提出一个包含编码器和解码器的 Transformer 结构后,Transformer 在近三年间又有...
MT-DNN 扩展引入了一个预先训练的双向转换语言模型BERT。MT-DNN在十个自然语言处理任务上取得了SOTA的成果,包括SNLI、SciTail和九个GLUE任务中的八个,将GLUE的baseline提高到了82.7 % (2.2 %的绝对改进)。在SNLI和Sc-iTail数据集上的实验证明,与预先训练的BERT表示相比,MT-DNN学习到的表示可以在域内标签数据较...
相比BERT模型和一般MT-DNN模型,经过知识蒸馏法训练的MT-DNN模型,在常用自然语言理解评估标准GLUE有较佳的表现,显示该模型更加的稳固且通用,微软... Deep Neural Network, MT-DNN)的研究,打造出更稳固且通用的自然语言理解模型,微软将多个整体(ensembled )模型,透过知识蒸馏法,训练出单一个稳固且通用的MT-DNN...
可以看到,MT-DNN效果是要强于BERT的,对特定任务进行finetune会效果更好。上面BERT模型的结果是经过finetune的。另外一点值得注意的是,因为MT-DNN多任务预训练的效果,所以它在迁移的场景中,特别是数据量小的情况下,表现更优于BERT,如下图。可以预想到的是,MT-DNN将会更容易适应新的环境和任务。
MT-DNN不仅利用了大量的跨任务数据,而且还受益于正则化效应,从而产生更通用的表示,以帮助适应新的任务和领域。MT-DNN扩展了Liu等人(2015)提出的模型,加入了一个预训练的双向transformer语言模型,称为BERT (Devlin et al., 2018)。MT-DNN获得新的先进的结果十NLU任务,包括SNLI SciTail,和九胶水的任务,把胶水基准...