ELECTRA模型认为bert的预训练任务过于简单,预训练任务应该能够动态选择语料中较难的部分进行mask。所以作者把生成式的Masked language model(MLM)预训练任务改成了判别式的Replaced token detection(RTD)任务,判断当前token是否被语言模型替换过。作者结合gan的思想使用一个MLM的G-BERT来对输入句子进行更改,然后丢给D-BERT...
*BERT预训练过程包含两个不同的预训练任务,分别是Masked Language Model和Next Sentence Prediction任务。 Masked Language Model(MLM) 通过随机掩盖一些词(替换为统一标记符[MASK]),然后预测这些被遮盖的词来训练双向语言模型,并且使每个词的表征参考上下文信息。 这样做会产生两个缺点:(1)会造成预训练和微调时的不...
选择这个模型相对与rnn网络能更好地解决长依赖的问题,在跨多样任务迁移模型时能够高效适用。在迁移过程中,这篇论文基于traversal-style将结构化文本处理为单一连续词条序列,这样的处理使得fine-tune对pre-trained model做小改动就可以兼容多种不同任务。 并且经实验验证,本文所采用的方法在12种nlp任务中有9种任务的效...
\ --output_dir ${OUTPUT_ROOT}/ckpt_msrvtt_retrieval --bert_model bert-base-uncased \ --do_lower_case --lr 5e-5 --max_words 48 --max_frames 48 \ --batch_size_val 64 --visual_num_hidden_layers 6 \ --datatype ${DATATYPE} --expand_msrvtt_sentences --init_model ${INIT_MODEL...
训练中以及结束后产生的模型文件会默认保存在./output/目录下,其中save_inference_model/文件夹会保存用于预测的模型文件,save_checkpoint/文件夹会保存用于热启动的模型文件。 配置预测json文件 其预置json文件在./examples/目录下,使用ERNIE2.0预训练模型训练的模型进行预测的配置文件为的./examples/cls_ernie_fc_ch_...
language modelnamed entity recognitionNeural Machine Translation (NMT) model has become the mainstream technology in machine translation. The supervised neural machine translation model trains with abundant of sentence-level parallel corpora. But for low-resources language or dialect with no such corpus ...
参数基本上和BertModel一模一样,多了一个labels参数,主要用于获取MLM loss。 其中,cls对应的「BertOnlyMLMHead」类(其实就是类「BertLMPredictionHead」) 做的主要事情如下公式,即:MLM多分类预测任务,其中E 为BertModel得到的sequence-token-level encoding,shape为B×S×D 。Score=W1⋅LayerNorm(GELU(W0⋅E)...
其中bert_config.json和vocab.txt与谷歌原版BERT-base, Chinese完全一致。 PyTorch版本则包含pytorch_model.bin,bert_config.json,vocab.txt文件。 快速加载 依托于Huggingface-Transformers 2.2.2,可轻松调用以上模型。 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("MODEL_NAME") model = BertModel.from_pretrained("MODE...
Considering the scalability, learning capacity, and training costs of the model, we have adopted a series of optimization operators such as RoPE (Su et al., 2024) and FlashAttention-2 (Dao, 2023). We pre-train our models in two distinct training strategies: (1) training on binlingual ...
[Daily多模态] MAP: Multimodal Uncertainty-Aware Vision-Language Pre-training Model 好想换个名字 早 4 人赞同了该文章 在训练中加入高斯分布作为不确定性估计, CVPR 2023 accept。 Motivation 多模态语义理解通常必须处理不确定性,这意味着获得的消息往往指向多个目标。很少有人研究这种不确定性的建模,特别是在...