资源名称:SuperGlue预训练网络模型分析 简介: 在当今的人工智能领域,模型的性能和效率是衡量其价值的关键指标。SuperGlue预训练网络模型分析是一个专注于深度学习领域的研究成果,旨在通过预训练技术提高神经网络模型的效率和性能。该研究不仅关注于模型的架构设计,更注重于如何通过优化算法和数据预处理技术,实现模型的高效...
针对这个问题,我们以RoBERTa为baseline模型,在SuperGLUE[11]榜单上进行了一系列的尝试,通过多任务学习 (multitask learning),对抗训练 (adversarial training) 等方法,取得了第二的成绩。 数据介绍 数据集选取选取SuperGLUE作为标的数据集主要是考虑到它的多样性以及整体难度两个方面。原GLUE数据集由8个句子/句子对分类任...
具有百万参数的训练网络近期获得了巨大进展。微软近日更新了 DeBERTa （Decoding-enhanced BERT with disentangled attention）模型，训练了一个由 48 个 Transformer 层组成，拥有 15 亿个参数的模型。性能的大幅提升使得单个 DeBERTa 模型在 SuperGLUE 语言处理和理解上的宏观平均得分首次超过了人类的表现（89.9 分 VS ...
一般不用微调，作者提供了室内场景和室外场景两个权重，用作者提供的权重效果就是最好的。你要是想复现...
SuperGLUE排行榜,T-NLRv5位居榜首 此外,T-NLRv5在减少50%的参数和预训练计算成本的情况下达到了和其他模型相当的效果。 GLUE排行榜,T-NLRv5位居榜首 图灵-自然语言表示模型(T-NLRv5)整合了微软研究院、Azure AI和微软图灵的最佳建模技术。其中,这些模型使用了基于FastPT和DeepSpeed的高效训练框架来进行大规模的...
【新智元导读】谷歌提出了一个新的预训练模型:T5。该模型涵盖了问题解答,文本分类等方面,参数量达到了110亿!一举超越ALBERT,刷新Glue榜单,成为全新的NLP SOTA预训练模型。在SuperGlue上,T5也超越了Facebook提出的的RoBERTa,以89.8的得分成为仅次于人类基准的SOTA模型!欢迎来新智元 AI 朋友圈与大咖一起讨论～ ...
在最新的 NLU 测试基准 SuperGLUE 中,微软提出的 DeBERTa 登顶榜单,并超越人类。 去年6 月,来自微软的研究者提出一种新型预训练语言模型 DeBERTa,该模型使用两种新技术改进了 BERT 和 RoBERTa 模型。8 月,该研究开源了模型代码,并提供预训练模型下载。最近这项研究又取得了新的进展。
LightGlue:最强轻量级匹配算法? 本文介绍了LightGlue,这是一个深度神经网络,经过训练,可以匹配图像之间的稀疏局部特征。在SuperGlue的成功基础上,作者将注意机制的强大性与匹配问题的见解以及Transformer中的最新创新相结合。作者赋予该模型自我预测的置信度,从而实现了一种优雅的方案,可以根据每对图像的难度来调整计算量。
我们基于 Facebook 开源的 RoBERTa 预训练模型在 SuperGLUE 上探索了不同的 finetune 方式。通过调整任务、多任务学习、对抗训练等在 SuperGLUE 的 6 个数据上都得到了提升,最终对比原始 RoBERTa 提升了 1 个百分点,目前处于榜单第二的位置。但相比于 T5,还有很大的差距。
本文介绍了P-tuning,它是一种模版的自动构建方法,而通过模版我们可以从语言模型中抽取知识,完成零样本、小样本等学习任务,并且效果往往还更好。借助P-tuning,GPT也能实现优秀的NLU效果,在SuperGLUE上的表现甚至超过了BERT。除此之外,P-tuning还一种在有限算力下调用大型预训练模型的有效方案。链接 ...