絕對乾貨!NLP 預訓練模型:從 Transformer 到 Albert
▌3. xlnet3.1 xlnet的背景目前語言預訓練模型的模式主要有2種,第一種是像gpt這種的auto-regressive模型,每個時刻都依據之前所有時刻的token來預測下一個token,auto-regressive的loss的...
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Google BERT解釋:這對您的網站意味著什麼
BERT解釋:瞭解會話搜尋查詢另外,Google一直在尋找使系統更準確的方法,而且演算法本身也很複雜...
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乾貨丨Bert演算法:語言模型-BERT詳細介紹
(句子對關係判斷,單文字主題分類,問答任務(QA),單句貼標籤(命名實體識別))微調的若干經驗:batch size:16,32epochs:3,4learning rate:2e-5,5e-5全連線層新增:layers:1-3,hidde...
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先滿足需求,再快樂學習
Bert:是的,每次放學肚子都很餓,很多同學買零食吃,而我急於回家吃飯,吃飽後特別滿足,沒別的事幹就開始寫作業,並樂意去完成有挑戰性的學習任務...
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神州泰嶽解讀什麼是“一種多層對多層的BERT蒸餾方法”
隨後的研究透過對教師 BERT 模型中所有Transformer層的first token,attention,hidden parameter輸出等進行蒸餾,將大 BERT 的中間層資訊遷移到小模型上,學習到的學生模型有了更好的表現...
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