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…

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…

Bert通过双向LM处理语言理解问题,GPT则通过单向LM解决生成问题,那如果既想拥有BERT的双向理解能力,又想做生成嘞?成年人才不要做选择!这类需求,主要包括seq2seq中生成对输入有强依赖的场景,例如翻译,生成式问答,文本摘要等等 最初Transformer的Encoder+Deocder结构是在机器翻译领域,Encoder的部分通过双向LM来抽取输入的全部上下文信息,Decoder通过单向LM在Encoder抽取信息的基础上完成生成任务.但后续的预训练模型,Bert和GPT各自选取了T…

paper: Don't stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks GitHub: https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining 论文针对预训练语料和领域分布,以及任务分布之间的差异,提出了DAPT领域适应预训练(domain-adaptive pretraining)和TAPT任务适应预训练(task-adaptive pretraining)两种继续预训练方案,…

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…

模型蒸馏的目标主要用于模型的线上部署,解决Bert太大,推理太慢的问题.因此用一个小模型去逼近大模型的效果,实现的方式一般是Teacher-Stuent框架,先用大模型(Teacher)去对样本进行拟合,再用小模型(Student)去模仿Teacher. 为什么蒸馏本身会比直接用小模型去拟合样本取得更好的效果呢?这里先抛出几个可能的方向 样本降噪:大模型本身作为一个'BottleNeck',把难以学到的信息和噪声样本进行了一定程度过滤,降低了学习难度 样本增强:把大模型的预测prob作为小模型的…

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…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

原来你是这样的BERT,i了i了! -- 超详细BERT介绍(一)BERT主模型的结构及其组件 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型. 一经推出便席卷整个NLP领域,带来了革命性的进步. 从此,无数英雄好汉竞相投身于这场追剧(芝麻街)运动. 只听得这边G家110亿,那边M家又1750亿,真是好不热闹! 然而大家真的了解BERT的具体构造,以及使用细节吗? 本文就带大…

基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之…

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力.NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提高性能,帮助科学家最大限度地发挥潜力.英伟达持续投资于全数据科学堆栈,包括GPU架构.系统和软件堆栈.这一整体方法为深度学习模型训练提供了最佳性能,正如NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所…

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…

论文<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding> 以下陆续介绍bert及其变体(介绍的为粗体) bert自从横空出世以来,引起广泛关注,相关研究及bert变体/扩展喷涌而出,如ELECTRA.DistilBERT.SpanBERT.RoBERTa.MASS.UniLM.ERNIE等. 由此,bert的成就不仅是打破了多项记录,更是开创了一副可期的前景. 1, Bert 在看b…

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso…

目录 1. Hibernate的查询方式 1.1 方式一:OID查询 1.2 方式二:对象导航查询 1.3 方式三:HQL方式 1.4 方式四:QBC查询 1.5 方式五:SQL查询 2. 环境搭建 3. HQL查询 3.1 简单查询 3.2 别名查询 3.3 排序查询 3.4 条件查询 3.4 投影查询 3.5 分页查询 3.6 分组统计查询 3.7 HQL的多表查询 3.7.1 SQL的多表查询 3.7.2 HQL的多表查询 4. QBC查询 4.1 简单查询 4.2 排序查询 4.3 分页…

MongoDB oplog是一个capped collection,创建capped collection时,createCollection可以设置size(最大字节数)和max(最大文档数)的参数,当这个集合的『总大小超过size』或者『总文档数超过max』时,在新插入文档时就会自动删除一些集合内最先插入的文档,相当于一片环形的存储空间. oplog(local.oplog.rs集合)默认情况下配置为可用磁盘空间的5%,当oplog写满时,就会开始删除最先写入的oplog,一次正常的inse…

Optimizing Clocking Schemes Avoid using internally generated clocks (other than PLLs) wherever possible because they can cause functional and timing problems in the design. Use clock setting assignments on any derived or internal clocks to specify th…

--数据缓存技术 --PGA和SGA---SGA:系统全局区域--PGA:Process Global Area是为每个连接到Oracle的用户进程保留的内存. ---PLSQL从PGA获取信息的速度要比从SGA快--基于PGA的缓存为改善性能提供了许多有趣的机会 --基于包的缓存--基于包的缓存使用的是包级别的一个或多个变量,而不是在包中子程序的任何子程序里声明的变量--包级别的数据会一直存在于会话的整个生命期--如果在包级别声明了一个变量,一旦给这个变量赋了值,就会一直保持这个值,直到断开连…

上次课回顾: l  Hibernate的一对多 n  表与表之间关系 u  一对多关系 u  多对多关系 u  一对一关系 n  Hibernate的一对多配置 u  搭建Hibernate基本环境 u  创建表 u  创建实体 l  一的一方 n  放的是多的一方的集合 l  多的一方 n  放的是一的一方的对象 u  创建映射 l  一的一方 n  配置的<set>集合 l  多的一方 n  配置<many-to-one> u  编写测试类 n  Hibernate的一对多的操…

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最…

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答(SQuAD v1.1).自然语言推理(MNLI)等,在机器学习社区中引起了轰动. BERT的关键技术创新是将Transf…

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…

BERT-BiLSMT-CRF-NERTensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuningGitHub: https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER本文目录机构: 自己训练模型说明结果使用自己的数据2019.1.31更新,支持pip install package现在可以使用下面的命令下载软件包了: pip install bert-b…

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六…

Bert预训练源码 主要代码 地址:https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py:原始文件转换为训练数据格式 tokenization.py:汉字,单词切分,复合词处理,create_pretraning_data中调用 modeling.py: 模型结构 run_pretraing.py: 运行预训练 tokenization.py 作用:句子切分,特殊符号处理. 主要类:BasicTokenizer, Wo…

预训练 先在某个任务(训练集A或者B)进行预先训练,即先在这个任务(训练集A或者B)学习网络参数,然后存起来以备后用.当我们在面临第三个任务时,网络可以采取相同的结构,在较浅的几层,网络参数可以直接加载训练集A或者B训练好的参数,其他高层仍然随机初始化.底层参数有两种方式:frozen,即预训练的参数固定不变,fine-tuning,即根据现在的任务调整预训练的参数. 优势: 1.当前任务数据量少,难以训练更多的网络参数,可以加载预训练的模型,然后根据当前的任务对参数进行fine-tuning,…

目录前言源码解析主函数自定义模型遮蔽词预测下一句预测规范化数据集前言本部分介绍BERT训练过程,BERT模型训练过程是在自己的TPU上进行的,这部分我没做过研究所以不做深入探讨.BERT针对两个任务同时训练.1.下一句预测.2.遮蔽词识别下面介绍BERT的预训练模型run_pretraining.py是怎么训练的. 源码解析主函数训练过程主要用了estimator调度器.这个调度器支持自定义训练过程,将训练集传入之后自动训练.详情见注释 def main(_): tf.logging.set_v…

本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT--来自 Transformer 的双向编码器表征.与最近的语言表征模型不同,BERT 旨在基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征.BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录. 研究证明语言模型预训练可以有效改进许多自然语言处理任务,包括自然语言推断.复述(paraphrasing)等句子层面的任务,以及命名实体识别…

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这…