在BERT预训练语言模型刚出来时,最小的模型都是Base版的,它的hidden_size为768,占用内存大小为400M。另一方面,它真的好吗?其实,它只是一个普通的通用语言模型,并没有什么特殊之处,也没有为语料做过一些特殊的预处理。下面有几个例子: 例1,模型大小的选择。一般情况下,任意接一个下游任务,最后得到的模型大小都...
BERT(Base)模型最初使用batch_size=256训练了1M步。这个训练过程在使用梯度累积的情况下和使用batch_size=2K 训练125K步或者使用batch_size=8K训练31K步有相同的计算成本。 基于BERT(Base)模型在BookCorpus和Wikipedia数据上使用不同的batch_size预训练后,在预训练预料验证集上和MNLI-m、SST-2两个下有任务验证集上...
更大的模型尺寸:RoBERTa提供了不同大小的模型,从base版到large版,满足不同场景下的性能需求。较大的模型通常具有更强的表示能力,能够在复杂任务上取得更好的效果。 更精细的层归一化:RoBERTa在模型架构中引入了更精细的层归一化技术,有助于缓解梯度消失或爆炸的问题,提高模型的稳定性和训练效率。 3. 卓越的实际应...
在RoBERTa Base实验中,使用PET/EFL模型会超过传统的直接Fine-Tune模型结果2-28PP。以PET/EFL模型为基础,为了探索大模型在小样本场景中的效果,我们在RoBERTa Large上进行了实验,相对于RoBERTa Base,大模型可以提升模型0.5-13PP;为了更好地利用领域知识,我们进一步在经过CLUE数据集上增强预训练的RoBERTa Large Clue模型...
DLM。对Dialog的角色,进行了Dialog embedding,从而加强模型在Dialog上的效果(如百度贴吧)。 下面用一张表来进行总结: ERNIE-tiny作为小型化ERNIE,采用了以下4点技术,保证了在实际真实数据中将近4.3倍的预测提速。 浅:12层的ERNIE Base模型直接压缩为3层,线性提速4倍,但效果也会有较大幅度的下降; ...
在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域,RoBERTa-wwm-base是一个非常流行的预训练模型。它是基于谷歌的BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)改进而来的,通过大规模的无监督学习从大量的文本数据中学习语言的上下文相关性。它可以用于多种NLP任务,如文本分类、命名实体识别、问答等...
本项目与中文预训练24层XLNet模型XLNet_zh项目,使用相同的训练数据。 RoBERTa_zh_L12:Google Drive或百度网盘TensorFlow版本,Bert 直接加载 RoBERTa_zh_L12:Google Drive或百度网盘PyTorch版本,Bert的PyTorch版直接加载 Roberta_l24_zh_baseTensorFlow版本,Bert 直接加载 ...
相较于BERT使用的 character-level BPE 其字典的大小为30K,RoBERTa使用了byte BPE 来学习一个子词字典,其大小为50K,能够编码任何输入文本而不需要引入‘unknown’令牌。使用上述编码方法会分别额外增加$BERT_{BASE}\ and\ BERT_{LARGE}$15M和20M的额外参数。论文相信使用该编码方案的优势超过了性能上的轻微下降。
输入文本的处理方法:RoBERTa使用更长的输入序列和更严格的随机遮蔽比例,使得模型能够学习到更丰富的语言特征。 微调技巧:RoBERTa在微调阶段引入了动态学习率调整和更灵活的注意力机制,提高了模型在特定任务上的表现。 RoBERTa的架构与BERT相似,同样基于Transformer模型,包括一个双向的编码器(Encoder)和一个可选的解码器(...