最近在做海外的搜索算法,涉及到多语言的问题,所以了解了一下Facebook提出的跨语言预训练模型,包括XLM(Cross-lingual Language Model)和XLM-R,本文对这两个预训练模型做一些介绍。从现在这个时间点来看,这两个工作是几年前的,和bert是同时代的产物,按时间排序是BERT,XLM,XLNet,RoBERTa,XLMR,并不算新。 一、XLM ...
在XLM和RoBERTa中使用的跨语言方法的基础上(所以,本质就是XLM+RoBERTa,没有其他了),在新模型中增加了语种数量和训练数据集的数量,具体来说使用超过2TB预处理过的CommonCrawl数据集,以自监督的方式训练跨语言表征 在fine-tuning期间,基于多语言模型的能力来使用多语言的标注数据,以提升下游任务的性能 ...
在XLM 和 RoBERTa 中使用的跨语言方法的基础上(所以,本质就是 XLM+RoBERTa,没有其他了),在新模型中增加了语种数量和训练数据集的数量,具体来说使用超过2TB 预处理过的 CommonCrawl 数据集,以自监督的方式训练跨语言表征 在fine-tuning 期间,基于多语言模型的能力来使用多语言的标注数据,以提升下游任务的性能 调整...
基于xlm-roberta微调的实体模型预测汉语实体时可能会出的问题 fromtransformersimportAutoTokenizerxlmr_model_name="../model_hub/xlm-roberta-base"xlmr_tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(xlmr_model_name)text="我爱北京天安门"input=xlmr_tokenizer(text)print(input.tokens())print(input.input_ids) 输出:...
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。
We also analyzed the effectiveness of back translation as a data augmentation technique to assist in fine-tuning of XLM-RoBERTa model for hostility identification. The experiments are carried out on the dataset provided by Constraint 2021 shared task. Our team's (Siva_Alfred on leader board) ...
本文的XLM-R(XLM-RoBERTa)证明了使用大规模多语言预训练的模型可以显著提高跨语言迁移任务的性能。XLM-R在技术上等同于XLM+RoBERTa,在数据上使用100种语言、2.5TB文本数(CommonCrawl项目爬取的)进行训练。 战绩如下: XLM-R在四个跨语言理解基准测试中取得了迄今为止最好的结果。这4个任务包括了跨语言的分类、序列...
natural-language-processingmodel-zoopytorchclassificationbartchinesegptpegasusnercluealbertbertfine-tuningrobertaelmopre-traininggpt-2t5unilmxlm-roberta UpdatedMay 9, 2024 Python Tencent/TencentPretrain Star1.1k Tencent Pre-training framework in PyTorch & Pre-trained Model Zoo ...
This PR, Add a new model XLMRobertaForSequenceClassification (for RAG scenario) https://github.com/huggingface/transformers/blob/v4.42.3/src/transformers/models/xlm_roberta/modeling_xlm_roberta.py...
相较于原始版本,XLM-Roberta的最大更新是训练数据量的显著增加。经过清洗训练过的常用爬虫数据集占用高达2.5tb的存储空间!它比用来训练其前身的Wiki-100语料库大几个数量级,并且在资源较少的语言中,扩展尤其明显。它比用来训练其前版本的Wiki-100语料库大几个数量级,并且在资源较少的语言中,这种扩大尤其明显。“...