一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案.Bert-WWM,MacBert,ChineseBert主要从3个方向在预训练中补充中文文本的信息:词粒度信息,中文笔画信息,拼音信息.与其说是推荐帖,可能更多需要客观看待以下'中文'改良的在实际应用中的效果~ Bert-WWM Take Away: Whole Word Masking全词掩码 Paper:Bert-WWM,Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT Githu…
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制.BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力.不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度,也限制了Transformer在长文本中的应用. 之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断,或者分段得到文本表征后再进行融合.这一章我们看下如何通过优化attention的计算方式,降低内存/计算复杂度,实现长文本建模.Google出品的Efficient Transformers: A Survey里面对更高效…
之前看过一条评论说Bert提出了很好的双向语言模型的预训练以及下游迁移的框架,但是它提出的各种训练方式槽点较多,或多或少都有优化的空间.这一章就训练方案的改良,我们来聊聊RoBERTa和SpanBERT给出的方案,看作者这两篇paper是一个组的作品,所以彼此之间也有一些共同点~ RoBERTa RoBERTa与其说是一个新模型,更像是一个篇炼丹手札( ˘•ω•˘ ).作者针对BERT预训练中的几个超参数进行了测试,给出了更好的方案.相信你一定也在不少paper里都看到过"训练方案参考RoBER…
Albert是A Lite Bert的缩写,确实Albert通过词向量矩阵分解,以及transformer block的参数共享,大大降低了Bert的参数量级.在我读Albert论文之前,因为Albert和蒸馏,剪枝一起被归在模型压缩方案,导致我一直以为Albert也是为了优化Bert的推理速度,但其实Albert更多用在模型参数(内存)压缩,以及训练速度优化,在推理速度上并没有提升.如果说蒸馏任务是把Bert变矮瘦,那Albert就是把Bert变得矮胖.最近写的文本分类库里加入了Albert预…
借着ACL2022一篇知识增强Tutorial的东风,我们来聊聊如何在预训练模型中融入知识.Tutorial分别针对NLU和NLG方向对一些经典方案进行了分类汇总,感兴趣的可以去细看下.这一章我们只针对NLU领域3个基于实体链接的知识增强方案Baidu-ERNIE,THU-ERNIE和K-Bert来聊下具体实现~ 知识增强 Knowledge is any external information absent from the input but helpful for generating…
