XLNet采用自回归框架,预测未来词。基于Transformer架构,具备强大的并行计算能力。它的编码结构中融入了相对位置编码技术。相对位置编码可有效处理文本中词的位置信息。XLNet在训练时采用双流自注意力机制。双流自注意力机制让模型更好捕捉上下文。模型的层间连接设计保障信息高效传递。 多层结构使模型能学习到不同层次语义。输入层负责
下图是GPT语言模型的结构:训练的两个阶段如下:(1和2)1. 无监督的预训练SoftmaxSoftmaxSoftmax的权重矩阵是 WeTW_e^TWeT,而输入端 WeW_eWe也是词嵌入矩阵,这里注意一下即可。 2. 有监督的fine-tuning3. 具体任务的模型微调4. 实验模型细节我们的模型大体上和原始的transformer一致,我们...
模型结构优化一直以来都是比较fancy的工作,优秀的模型结构设计,可以大大提高模型参数的效率,甚至小模型效果可以超过大模型。本文我们以XLNet、ALBERT、ELECTRA为例进行分析。虽然他们也可以认为是预训练任务优化和模型轻量化方面的工作,但鉴于模型结构创新力度很大,我们还是在模型结构优化这个版块来分析他们。 2 XLNet 论...
预训练模型是通过大规模语料库无监督训练学习语言表示和结构后,在特定任务微调提升性能的模型,如BERT、RoBERTa、XLNet等在句子相似度计算中表现优异,成为主流。 1. **核心定义**:预训练模型的核心定义即“在大规模语料库上进行无监督训练,学习语言的表示和结构信息”。2. **微调机制**:通过“在特定任务上进行微调...