RoBERTa模型总结 前言 ​ RoBERTa是在论文<RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach>中被提出的.此方法属于BERT的强化版本,也是BERT模型更为精细的调优版本.RoBERTa主要在三方面对之前提出的BERT做了该进,其一是模型的具体细节层面,改进了优化函数:其二是训练策略层面,改用了动态掩码的方式训练模型,证明了NSP(Next Sentence Prediction)训练策略的不足,采用了更大的batch…

基于多知识库迭代检索的问答系统 论文地址 背景 常识问答任务需要引入外部知识来帮助模型更好地理解自然语言问题,现有的解决方案大都采用两阶段框架: 第一阶段 -- 从广泛的知识来源中找到与给定问题相关的知识事实或者用预训练模型生成相关的知识 第二阶段 -- 将找到的或者生成的知识与问题融合以预测答案. 实验结果证明,外部知识融合到问答系统的做法是十分有效的,但这仍然存在一个关键的问题:就从单一外部知识库找寻相关知识而言,抽取到的部分知识可能对解决问题基本毫无作用,甚至还可能损害模型的性能.例如,以…

原创作者 | 疯狂的Max 论文CoLAKE: Contextualized Language and Knowledge Embedding 解读 01 背景与动机 随着预训练模型在NLP领域各大任务大放异彩,一系列研究都致力于将外部知识融入大规模预训练模型,比如ERNIE[1]和KnowBERT[2],然而这些模型的局限性可以总结为以下三个方面: (1)entity embedding都是通过一些knowledge embedding(KE) models,比如用TransE[3],预先提前…

PathView PathView是 QtQuick 中最强大的视图,同时也是最复杂的.PathView允许创建一种更灵活的视图.在这种视图中,数据项并不是方方正正,而是可以沿着任意路径布局.沿着同一布局路径,数据项的属性可以被更详细的设置,例如缩放.透明度等. 使用PathView首先需要定义一个代理和一个路径.除此之外,PathView还可以设置很多其它属性,其中最普遍的是pathItemCount,用于设置可视数据项的数目:preferredHighlightBegin.preferred…

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…

本篇带来Facebook的提出的两个预训练模型——SpanBERT和RoBERTa. 一,SpanBERT 论文:SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans  GitHub:https://github.com/facebookresearch/SpanBERT 这篇论文中提出了一种新的mask的方法,以及一个新损失函数对象.并且讨论了bert中的NSP任务是否有用.接下来SpanBERT是如何预训练…

2019-10-19 21:46:18 问题描述:谈谈对RoBERTa的理解. 问题求解: 在XLNet全面超越Bert后没多久,Facebook提出了RoBERTa(a Robustly Optimized BERT Pretraining Approach).再度在多个任务上达到SOTA.那么它到底改进了什么? 它在模型层面没有改变Google的Bert,改变的只是预训练的方法. 去掉下一句预测(NSP)任务. 动态掩码.BERT 依赖随机掩码和预测 token.原版的 BERT 实现在数据…

RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, et al. 2019 BERT提出之后,有很多后续工作XLNet.ALICE.XLM.MT-DNN相继被提出,成绩都在BERT的基础上往上提升了一点点.然而本文认为那是因为BERT其实根本没有得到充分的训练(否则成绩和这些后来居上者相当),为此本文从模型设计选择(design choice).训练策略.语料等方面…

1. 预训练的BERT模型 从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作,所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型.结合迁移学习,实现所要完成的NLP任务.谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下载[1]. 以下是官方提供的可下载版本: 其中L表示的是encoder的层数,H表示的是隐藏层的大小(也就是最后的前馈网络中的神经元个数,等同于特征输出维度). 除此之外,谷歌还提供了BERT-uncased与BERT-c…

原创作者 | 苏菲 论文题目: Prompt-free and Efficient Language Model Fine-Tuning 论文作者: Rabeeh Karimi Mahabadi 论文地址: https://openreview.net/pdf?id=6o5ZEtqP2g 02 PERFECT:无需Patterns和Verbalizer的微调模型 这个模型主要包含三个部分: 1)无需pattern的任务描述,使用了一个任务相关的适配器来有效告知模型相关的任务,取代了手工制作的pa…