ALBERT主要的改进就是4点：.把词向量维度和注意力hiddensize脱钩（bert里词向量维度=注意力的hidden_size）.词向量只是表示词汇信息，所以维度过高也没有用.注意力的hidden_size则要学习到上下文表征信息，所以提高这个参数对模型性能有用.实际方法就是词向量维...
2.ALBERT:ALiteBERTforSelf-SupervisedLearningofLanguageRepresentations[2]论文小结：ALBERT是BERT的扩展，它试图回答一个问题，即较大的模型是否可以解决NLP任务？Albert通过跨层参数共享获得SOTA结果。通过共享参数，ALBERT可以变小
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思.2019-09-05|作者：陈永强.BERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。.随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归...
论文中用到的BERT和ALBERT模型配置[2]上图摘录自相关论文，ALBERT通过对词嵌入矩阵进行因式分解并为下游任务共享所有层的所有参数从而达到降低BERT参数量的效果，这种效果带来的好处就是避免GPU频繁outofmemory的报错，同时也使得下游应用...
谷歌ALBERT论文刚刚出炉一周，中文预训练ALBERT模型来了，感兴趣的同学可以直接尝鲜试用。.AnImplementationofALiteBertForSelf-SupervisedLearningLanguageRepresentationswithTensorFlow.ALBertisbasedonBert,butwithsomeimprovements.Itachievesstateoftheartperformanceonmainbenchmarkswith30...
ALBERT总结的BERT的两类问题.1.内存限制和通信开销.BERT模型非常大，BERT-large有24个隐含层，约3.4亿参数，若想改进需要大量计算资源。.2.模型退化.更大的模型，更好的性能？.Albert作者将BERT-large的隐含层单元从1024增加到2048，在语言建模任务和阅读理解测试中...
BERT为了加速训练，前90%的steps使用了128个token的短句，最后10%才使用512个词的长句来训练positionembedding：.Tospeeduppretrainginourexperiments,wepre-trainthemodelwithsequencelengthof128for90%ofthesteps.Then,wetraintherest10%ofthestepsofsequenceof512tolearnthe...
NLP中的预训练语言模型（四）——小型化bert（DistillBert,ALBERT,TINYBERT）.bert之类的预训练模型在NLP各项任务上取得的效果是显著的，但是因为bert的模型参数多，推断速度慢等原因，导致bert在工业界上的应用很难普及，针对预训练模型做模型压缩是促进其在工业...
二、BERT(一)应用增加隐变量PLATO:Pre-trainedDialogueGenerationModelwithDiscreteLatentVariable百度包含离散隐变量的预训练对话生成模型视频讲解:https://mp.weixin...
最近重新阅读了BERT和ALBERT文章,所以写下自己的一些感悟。这两篇文章都是Google发出来的。其中BERT是2018年,在Transformer的基础上进行扩展;而ALBERT发表在2020年ICLR上,它是基础BE...
有一篇中选了ACL的论文,打击了以BERT为首的众多阅读理解模型。研究人员认为,包括BERT在内,许多模型的成功都是建立在虚假的线索上。团队用了去年诞生的观点推理理解任务(ARCT)考验...
有一篇中选了ACL的论文,打击了以BERT为首的众多阅读理解模型。研究人员认为,包括BERT在内,许多模型的成功都是建立在虚假的线索上。团队用了去年诞生的观点推理理解任务(ARCT)考验...
本文转自知乎专栏「Connect」,将解读ACL2019最新收录的论文:WhatdoesBERTlearnaboutthestructureoflanguage?链接:hal.inria.fr/hal-021316作者是来自于法国Inria机构的Gan...
探索BERT深层次的表征学习是一个非常有必要的事情。本文转自知乎专栏“Connect”,将解读ACL2019最新收录的论文:WhatdoesBERTlearnaboutthestructureoflanguage?论...
探索BERT深层次的表征学习是一个非常有必要的事情。本文转自知乎专栏“Connect”,将解读ACL2019最新收录的论文:WhatdoesBERTlearnaboutthestructureof...
论文动机自从BERT被提出之后,整个自然语言处理领域进入了一个全新的阶段,大家纷纷使用BERT作为模型的初始化,或者说在BERT上进行微调。BERT的优势就在于...
论文作者：宋皓宇，王琰，张开颜，张伟男，刘挺论文链接：https://aclanthology.org/2021.acl-long.14/代码链接：https://github/songhaoyu/BoB一、摘要在本文介绍的这项工作...
探索BERT深层次的表征学习是一个非常有必要的事情。本文转自知乎专栏“Connect”,将解读ACL2019最新收录的论文:WhatdoesBERTlearnaboutthestructureof...