XLM-R中的R是RoBERTa的缩写。RoBERTa也是一个BERT模型,只是在预训练上做了一些调整,包括训练step更大,数据量更大,batch_size更大,去掉了BERT的NSP目标,只保留了MLM目标,更长的序列长度,以及动态设置masking。调整之后效果相比BERT有进一步的提升,在当时达到sota的效果。 XLM-R借鉴了RoBERTa的一些预训练优化方法,和XL...
BPE词表的大小通常在10k-100k之间,词表中的元素大多是unicode编码,RoBERTa效仿GPT-2使用bytes替代了unicode编码,将词表的大小控制到了50k,而且没有引入unknown标识符,而BERT使用的词表的大小约为30k。但是实验结果表明这个改动对准确率的影响不是很大。 3.4 其它优化 batchsize:BERT的batchsize为256,RoBERTa通过实验证...
“ RoBERTa”从某方面来说,它的训练程序与单语言RoBERTa模型相同,特别是唯一的训练目标是掩码语言模型。它没有下句预测的á la BERT模型或者句子顺序预测的á la ALBERT模型。 每种语言的常见爬虫数据集的容量增加超过了维基百科的(来自XLM-RoBERTa论文) XLM-Roberta现在使用一个大型共享语句块模型来标记字符串,而不...
-R全称叫做XLM-RoBERTa,为了更好的理解这个模型,请先花5分钟阅读一下RoBERTa概述这篇文章 XLM-R的改进 在XLM和RoBERTa中使用的跨语言方法的基础上(所以,本质就是...上进行预训练,但是语言之间的信息并不是互通的,不同的语言模型之间没有共享知识。Facebook的XLM模型克服了信息不互通的难题,将不同语言放在一起采...
此外,为了解决数据稀疏的问题,研究者们还提出了XLM-RoBERTa(XLM-R)。XLM-R是在100个语种上的大规模预训练模型,它在XLM的基础上进一步优化了数据稀疏的问题,使得在低资源语言上也能取得良好的效果。总之,XLM模型作为BERT的派生模型,通过改进预训练任务和探索多语言问题,在跨语言和多语言的任务上取得了显著的成果。
GLUE dev结果。?的结果来自 Liu et al. (2019)。我们比较了XLMR与BERT-Large、XLNet和Roberta在英语GLUE benchmark上的性能。 多语言模型vs单语言模型 多语言模型vs单语言模型(BERT-BASE)。我们使用一个基于BERT的结构,比较了在七种语言上单语模型(BERT)和多语模型(XLM)的性能。
Bert与模型蒸馏:PKD和DistillBert ALBert: 轻量级Bert TinyBert: 模型蒸馏的全方位应用 MobileBert: Pixel4上只需40ms 更多待续 Bert与AutoML (待续) Bert变种 Roberta: Bert调优 Transformer优化之自适应宽度注意力 Transformer优化之稀疏注意力 Reformer: 局部敏感哈希和可逆残差带来的高效 ...
于特征融合的机器翻译双语平行语料过滤方法,该方法在XLM-R分类模型的基 础上,将源语言句子及可能的目标语言句子输入UNQE模型中,通过平均池化 与最大池化操作,获得句子级别质量特征,之后将句对平均质量特征、句对最大 质量特征以及XLM-R提取的分类特征进行深度融合,利用融合后的特征进行有 ...
相比于XLM和 mBERT,XLM-R有以下几个方面改进: (1)在XLM和RoBERTa中使用的跨语言方法的基础上,我们在新模型中..., 550M params)。更详细的模型细节可以参考原始论文的附件B。 Scaling to a hundred languagesXLM-R的预训练是基于100种语言,Figure1展示了 ...
实现代码 Original 数据处理 训练 推理 调优 压缩 部署 适用任务 语言建模 表征学习 跨语言迁移 NER 来源 引入文献 Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale 查看 相关资源正在获取中,敬请期待! 联系我们👉🏻sota@jiqizhixin.com 适配硬件 ...