相形之下，RoBERTa-large (355M 参数) 只是一个小模型，我们用它作为比较的基线。本文，我们使用 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning，参数高效微调) 技术: LoRA (Low-Rank Adaptation，低秩适配) 来微调带序列分类任务头的预训练模型。LoRA 旨在显著减少可训参数量，同时保持强大的下游任务性能。本文的主要目标...
更关键的是,RoBERTa使用了和BERT(Large)相同的MLM预训练目标和架构,但是性能持续超越了BERT(Large)和XLNet(Large)。这抛出了关于模型架构和预训练目标与更多像数据集大小和训练时间这样平凡的细节之间相对重要性的问题。 在测试集上的集成模型,RoBERTa在9个GLUE任务中的4个任务达到了SOTA效果。更令人兴奋的是,RoBERTa...
RobertaLarge 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型,在多个 NLP 任务上取得了很好的性能。我们将探讨它所具有的巨大参数量对模型性能的影响,并介绍一些优化方法来减少参数数量,以实现更高效地使用这种强大模型。 1.2 文章结构 本文共分为五个部分。首先是引言部分,对文章进行概述并介绍文章结构。接下来,我们将...
但是 BERT 的高内存消耗边际收益并不高,如果继续增大 BERT-large 这种大模型的隐含层大小,模型效果不升反降。 启发于 mobilenet,ALBERT 通过两个参数削减技术克服了扩展预训练模型面临的主要障碍: 第一个技术是对嵌入参数化进行因式分解。大的词汇嵌入矩阵分解为两个小的矩阵,将隐藏层的大小与嵌入层的分离开。这种...
基于RoBERTa 的中文 Large 预训练模型为什么文件大小只有几百kb?如何获取完整模型文件ModelScope运营小助手 2022-11-04 09:18:44 4243 0 发布于浙江 举报飞天免费试用计划 领取免费云资源,开启云上实践第一步 NLP自然语言处理_基础版 每接口每天50万次 不限时长 立即试用 NLP自然语言处理_高级版 每接口累计50万...
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...
预训练语言模型是在庞大的无标签语料库上进行训练的。例如,RoBERTa[6]在160GB以上的文本进行训练,包括百科全书、新闻文章、文学作品和Web内容。通过这些模型学习到的表示,在包含多种来源的各种大小的数据集的任务中实现出色的性能。 FSL++模型使用RoBERTa-large模型作为基础模型,并且采用融入领域知识的Domain-Adaptive Pre...
虽然没有中文预训练模型的效果比较,但 RoBERTTa 的作者对比了 RoBERTA(large)、BERT(large)和 XLNET 在不同任务上的表现结果。 结果可以看到,RoBERTa 相比于其他预训练语言模型,在多个任务上实现了 SOTA。 本文为机器之心报道,转载请联系本公众号获得授权。 作者最新文章 不用面部识别?亚马逊准备推出人手支付,0.3秒...
BERT模型体系结构: BERT以 和 两种尺寸发布。BASE模型用于测量与另一种体系结构相当的体系结构性能,而LARGE模型产生的最新结果已在研究论文中进行了报道。 BASE和LARGE体系结构 BERT基本上是Transformer架构的编码器堆栈。Transformer体系结构是一种编码器-解码器网络,它在编码器使用self-attention,在解码器使用注...