fu_gui_mu_dan
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Bert and its family

Bert and its family_第1张图片

 Bert and its family_第2张图片

 Bert没有办法一次性读入特别长的文本的问题。自注意力机制非常消耗时间和空间。

Bert and its family_第3张图片

Bert and its family_第4张图片 

概率值最大取argmax，对应的下标

Bert and its family_第5张图片 

整体全部更新，所有参数都更新，比固定住pre-trained要好很多。

Bert and its family_第6张图片 

不做预训练，loss下降比较慢，收敛比较慢，而且有些时候还会有些问题

做了预训练就会平滑很多

 

左边非常陡峭，右边比较平缓

输入稍微改变一下，非常陡峭，loss跑的非常大，效果不好，泛化能力就不好

Bert and its family_第7张图片 

ELMo，双向LSTM

首先把句子正向读入一遍，得到一个embedding，反向读入一遍，得到一个embedding，然后将两个embedding concat，再去做我的下游任务。

实际在下层并不是双向的，我们可以这么想，假设LSTM有非常多层，在第一次的时候，单词从左往右，要预测w4，就是输入w4的时候，得到这个embedding，那这个embedding看到了后面的单词吗，没有，这个LSTM在第一层，从左往右是单向的。反向的LSTM也看不到左边的信息。所以在下层的时候并不是真正的双向，只是说，随着层数越来越高，越来越往上层走，最上面蓝色向量对双向信息越来越敏感

Bert and its family_第8张图片

Bert and its family_第9张图片 

七八年前的word2vec非常像，唯一的不同点在，word2vec我们会设定一个窗口大小，只能看到左边两个、右边两个， 通过这些词的信息，来预测wt，Bert的窗口是无限的

Bert and its family_第10张图片

Whole Word Masking

Bert and its family_第11张图片 Bert and its family_第12张图片

随机的选择多长的词被mask掉，是否会更好呢

Bert and its family_第13张图片 

Bert and its family_第14张图片 

Bert and its family_第15张图片 

XLNet

auto regressive角度

Bert and its family_第16张图片 auto encoder的角度

Bert and its family_第17张图片 

bart

Bert and its family_第18张图片 

Bert and its family_第19张图片 词被替换过

 Bert and its family_第20张图片

T5，非常庞大的计算任务

 

 

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