BERT模型的词表大小为30K。 尽管BPE和BBPE只有构建子词时的最小单元的不同,甚至有实验表明BBPE分词方法在一些下游任务上的表现不如BPE方法,但是RoBERTa作者认为通用编码的优势比性能上细微的下降更加重要,因此RoBERTa使用的分词方法是BBPE。其词表大小为50K,相比WordPiece方法,模型BERT(Base)和BERT(Large)分别增加了15...
昨天,国内开发者 brightmart 开源了最新的 RoBERTa 中文预训练语言模型,开发社区又有新的中文模型可以用了。 项目地址:https://github.com/brightmart/roberta_zh 项目表示,该中文预训练模型为 24 层的 base 版,它使用了 10G 文本进行数据训练,包含新闻、社区问答、百科数据等。 模型下载地址:https://storage.googl...
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...
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...
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Bert-base使用的词表大小是30K,本文作者使用了《Language models are unsupervised multitask learners》中的编码方法,采用更大的数据集训练了50K大小的词表,不过实验表明两种编码方法对模型的效果并不大。 总体效果 上文中作者分别从batch size,mask,nsp任务和text encoding方式进行了实验,这部分作者将上文对Bert的...
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...
未来，微软还将开源 Base 和 Large 模型，进一步推动该领域的研究工作。以多语言技术为锚点，让AI更具...
中国RoBERTa-wwm-base模型下载和使用指南 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...