3分钟了解GPT Bert与XLNet的差异

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3分钟了解GPT Bert与XLNet的差异

译者 | Arno 来源 | Medium XLNet是一种新的预训练模型,在20项任务中表现优于BERT,且有大幅度的提升. 这是什么原因呢? 在不了解机器学习的情况下,不难估计我们捕获的上下文越多,预测就越准确. 因此,模型能够深入而有效地捕获大多数上下文的能力是其提升的原因. 让我们玩一个游戏,在下面的上下文中,[Guess1]和[Guess2]分别是什么呢? ['Natural', 'language', 'processing', 'is', 'a', 'marriage', 'of'…

预训练语言模型整理（ELMo/GPT/BERT...）

目录简介预训练任务简介自回归语言模型自编码语言模型预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel…

百度ERNIE 2.0强势发布！16项中英文任务表现超越BERT和XLNet

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨. 今天,经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级.发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果. 目前,百度ERNIE 2.0的Fine-tuning代码和英文预训练模型已开源.(Github 项目地址:https://gith…

Transformer 和 Transformer-XL——从基础框架理解BERT与XLNet

目录写在前面1. Transformer1.1 从哪里来?1.2 有什么不同?1.2.1 Scaled Dot-Product Attention1.2.2 Multi-Head Attention1.2.3 Masked Multi-Head Attention2. Transformer-XL2.1 XL是指什么?2.2 它做了什么?3. 小结写在前面前两天我正在微信上刷着消息,猛然间关注的几个学习号刷屏,又一个超强预训练语言模型问世——XLNet,它由卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出…

1分钟了解MyISAM与InnoDB的索引差异

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/z50L2O08e2u4afToR9A/article/details/82111747 <数据库索引,究竟是什么做的?>介绍了B+树.它是一种非常适合用来做数据库索引的数据结构: (1)非常适合磁盘存储,可以充分利用局部性原理,磁盘预读. (2)非常低的树高度.可以存储大量数据. (3)索引本身占用的内存非常小. (4)可以非常好的支持单点查询,范围查询.有序性查询: 数据库的索引分为主键索…

XLNet：运行机制及和Bert的异同比较

这两天,XLNet貌似也引起了NLP圈的极大关注,从实验数据看,在某些场景下,确实XLNet相对Bert有很大幅度的提升.就像我们之前说的,感觉Bert打开两阶段模式的魔法盒开关后,在这条路上,会有越来越多的同行者,而XLNet就是其中比较引人注目的一位. 当然,我估计很快我们会看到更多的这个模式下的新工作.未来两年,在两阶段新模式(预训练+Finetuning)下,应该会有更多的好工作涌现出来.根本原因在于:这个模式的潜力还没有被充分挖掘,貌似还有很大的提升空间.当然,这也意味着NLP在未来两…