RoBERTa 和 ALBERT - 相关文章

【RoBERTa 和 ALBERT】的更多相关文章

预训练模型——开创NLP新纪元

预训练模型--开创NLP新纪元论文地址 BERT相关论文列表清华整理-预训练语言模型 awesome-bert-nlp BERT Lang Street huggingface models 论文贡献对如今自然语言处理研究中常用的预训练模型进行了全面的概述,包括背景知识.模型架构.预训练任务.预训练模型的各种扩展.预训练模型的适应方法.预训练模型相关资源和应用. 基于现有的对预训练模型分类方法,从四个不同的角度提出了一个新的分类方法,它从四个不同的角度对现有的原型系统进行分类: 表示类型…

Bert不完全手册5. 推理提速？训练提速!内存压缩！Albert

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…

ALBERT论文简读

问题描述预训练自然语言表征时,增加模型的参数量通常可以是模型在下有任务中性能提升.但是这种做法对硬件设备的要求较高(当下的各种SOTA模型动辄数亿甚至数十亿个参数,倘若要扩大模型规模,这个内存问题是无法回避的),也会显著地降低训练效率(由于通信开销与模型中参数的数量成正比,在分布式训练中训练速度将成为一大瓶颈.简单地增加隐含层单元数,只会适得其反,从而降低效率).并且随着模型参数的增加,模型性能会先提升,后又会随着参数的增加性能反而变差. 核心方法为了降低模型训练的系统开销,提升模型的训练效…

NLP（十八）利用ALBERT提升模型预测速度的一次尝试

前沿在文章NLP(十七)利用tensorflow-serving部署kashgari模型中,笔者介绍了如何利用tensorflow-serving部署来部署深度模型模型,在那篇文章中,笔者利用kashgari模块实现了经典的BERT+Bi-LSTM+CRF模型结构,在标注了时间的文本语料(大约2000多个训练句子)中也达到了很好的识别效果,但是也存在着不足之处,那就是模型的预测时间过长,平均预测一个句子中的时间耗时约400毫秒,这种预测速度在生产环境或实际应用中是不能忍受的. 查看该模…

ZEN、ELECTRA、ALBERT

一.ZEN 目前,大多数中文预训练模型基本上沿用了英文模型的做法,聚焦于小颗粒度文本单元(字)的输入.然而,与英文相比,中文没有空格等明确的词语边界.这个特点使得很多文本表达中存在的交叉歧义也被带入了以字为序列的文本编码中,使得模型更难从单字的序列中学习到大颗粒度文本蕴含的语义信息,例如双字或者多字词的整体含义等.虽然通过大规模文本建模可以一定程度上区分不同上下文环境的语义,但是依然没有充分并显式地利用预训练和微调整语料中经常出现的词.短语.实体等更大颗粒度的信息.目前很多模型的解决方法依然是遵…

BERT-wwm、BERT-wwm-ext、RoBERTa、SpanBERT、ERNIE2

一.BERT-wwm wwm是Whole Word Masking(对全词进行Mask),它相比于Bert的改进是用Mask标签替换一个完整的词而不是子词,中文和英文不同,英文中最小的Token就是一个单词,而中文中最小的Token却是字,词是由一个或多个字组成,且每个词之间没有明显的分隔,包含更多信息的是词,全词Mask就是对整个词都通过Mask进行掩码. 例如: 论文下载链接:https://arxiv.org/pdf/1906.08101.pdf 二.BERT-wwm-ext 它是BERT…

bert，albert的快速训练和预测

随着预训练模型越来越成熟,预训练模型也会更多的在业务中使用,本文提供了bert和albert的快速训练和部署,实际上目前的预训练模型在用起来时都大致相同. 基于不久前发布的中文数据集chineseGLUE,将所有任务分成四大类:文本分类,句子对判断,实体识别,阅读理解.同类可以共享代码,除上面四个任务之外,还加了一个learning to rank ,基于pair wise的方式的任务,代码见:https://github.com/jiangxinyang227/bert-for-task. 具…