论文：ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersAsDiscriminatorsRatherThenGenerators本文目前在ICLR2020盲审中，前几天有审稿人发表文章对它大夸特夸，被称为19年最佳NLP预训练模型，另外，在上周的智源北京人工智能大会上，ChristopherManning对
目前论文还在ICLR2020的双盲审阶段，据说，作者为斯坦福SAIL实验室Manning组。文章贡献：文章提出了一种新的文本预训练模型，相比于之前的预训练模型（xlnet，bert等），该模型用更少的计算资源消耗和更少的参数在GLUE上取得了超越xlnet，roberta的成绩。
2016).ELECTRAsubstantiallyoutperformsMLM-basedmethodssuchasBERTandXLNetgiventhesamemodelsize,data,andcompute(seeFigure1).Forexample,webuildanELECTRA-Smallmodelthatcanbetrainedon1GPUin4days.2ELECTRA-Smalloutperformsacomparablysmall
虽然ELECTRA的思想仍是很惊艳的，但这样的结果不免让我们对原论文的数据产生质疑。论文中，small和base是dev上的glue，large是dev和test上的avg。而github里给出的是glue，但没交代是dev还是test，如果是dev，那small和base明显跟论文中有diff，而large由于...
论文是这么说的：Intotal,theseresultssuggestalargeamountofELECTRA’simprovementcanbeattributedtolearningfromalltokensandasmalleramountcanbeattributedtoalleviatingthepre-trainfine-tunemismatch.问题五：ELECTRA为啥不试一下bert用
ELECTRA全称为EfficientlyLearninganEncoderthatClassifiesTokenReplacementsAccurately。论文中提出了一个新的任务—replacedtokendetection，简单来说该任务就是预测预训练语言模型生成的句子中哪些token是原本句子中的，哪些是由语言模型生成的。
论文《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》以下陆续介绍bert及其变体2，ELECTRA再介绍一个参数少，训练快，性能好的ELECTRA。来自论文《ELECTRA:PRE-TRAININGTEXTENCODERSAS
ELECTRA则来自论文《ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators》。说实话，ELECTRA真是一个一言难尽的模型，它刚出来的时候让很多人兴奋过，后来正式发布开源后又让很多人失望过，目前的实战表现虽然不能说差，却也不能说多好。
更详细的内容请查阅ELECTRA论文：ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators模型下载本目录中包含以下模型，目前仅提供TensorFlow版本权重。ELECTRA-large,Chinese:24-layer,1024-hidden,16-heads,324M
作为一种新的文本预训练模型，ELECTRA新颖的设计思路、更少的计算资源消耗和更少的参数，迅速引起了大批关注者。特别是在去年11月ICLR2020论文接收出炉后，曾引起NLP圈内不小的轰…
ELECTRA论文阅读笔记ELECTRA模型是对BERT的一次改进,该改进主要体现在对样本的使用效率上。具体实现方式,是引入了比较像GAN的一种架构——首先,使用一个较小的generator(生成器)将...
ELECTRA论文笔记Paper:ELECTRA:PRE-TRAININGTEXTENCODERSASDISCRIMINATORSRATHERTHANGENERATORS本来代码还没出来不想看的,不过前段时间确实太火了,...
ELECTRA论文阅读笔记ELECTRA模型是对BERT的一次改进,该改进主要体现在对样本的使用效率上。具体实现方式,是引入了比较像GAN的一种架构——首先,使用一个较小的generator(生...
简单说下我的理解吧。ELECTRA和BERT最大的不同应该是在于两个方面：masked(replaced)tokens的选择train...
自然语言推断(三分类)ChnSentiCorp:情感分析(二分类)LCQMC(Liuetal.,2018):句对匹配(二分类)BQCorpus(Chenetal.,2018):句对匹配(二分类)在下游任务精调中,ELECTRA-small/ba...
JMlabElectra936_IT/计算机_专业资料维普资讯cqvip保证。Astn0siat2s每声道输}功率不大,只有2W。考虑到动念及i,所以最好为其配高敏度的旨箱。不st...
论文地址:https://aminer/pub/5e5e18d593d709897ce33b3c/electra-pre-training-text-encoders-as-discriminators-rather-than-generators1.方法替换Token检测(RTD)任务如Fi...
更详细的技术内容请查阅ELECTRA论文:ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators(https://openreview.net/pdf?id=r1xMH1BtvB)同时,也可通过阅...
自然语言推断(三分类)ChnSentiCorp:情感分析(二分类)LCQMC(Liuetal.,2018):句对匹配(二分类)BQCorpus(Chenetal.,2018):句对匹配(二分类)在下游任务精调中,ELECTRA-small/ba...
这篇论文中的图表可以解释所有的问题:注意:右边的图片显示了左边放大的结果。如上图所示,ELECTRA模型在训练步骤较少的前提下,可以取得比其他预训练模型更好的效果。类似地,...