DeBERTa

PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型

KaggleLLM比赛LLMScienceExam的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。

deephub·2023-11-28 10:01

Raki的读paper小记：DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DISENTANGLED ATTENTION

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务预训练语言模型已有方法和相关工作BERT,RoBERTa面临挑战创新思路disentangledattentionmechanism：每个词用两个向量表示，分别编码其内容和位置，而词之间的注意力权重则分别用关于其内容和相对位置的分解矩阵来计算。enhancedmaskdecoder：用于在解码层中加入绝对位置，以预测模型预训

爱睡觉的Raki·2023-10-10 19:36

位置编码与长度外推性[Alibi/KERPLE/Sandwich]

绝对位置编码【三角/递归/相乘】-＞相对位置编码【XLNET/T5/DEBERTA】-＞旋转位置编码(ROPE/XPOS)-＞复杂位置编码【CNN/RNN/复数/融合】Transformer升级之路：7

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:22

绝对位置编码【三角/递归/相乘】-＞相对位置编码【XLNET/T5/DEBERTA】-＞旋转位置编码(ROPE/XPOS)-＞复杂位置编码【CNN/RNN/复数/融合】

Alibi位置编码主要是Bloom模型采用，Alibi的方法也算较为粗暴，是直接作用在attentionscore中，给attentionscore加上一个预设好的偏置矩阵，相当于q和k相对位置差1就加上一个-1的偏置。其实相当于假设两个token距离越远那么相互贡献也就越低。ALiBi的做法其实和T5bias类似，直接给q*kattentionscore加上了一个线性的bias：KERPLE(K

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:51

利用emotion数据集微调deberta-v3-large大模型的文本分类

概念数据集：1、SetFit/emotionatmain模型：1、microsoft/deberta-v3-large·HuggingFace（备注：我都是把数据集和模型下载到本地的）微调代码：fromdatasetsimportload_datasetfromsklearn.metricsimportaccuracy_score

若石之上·2023-09-07 15:39

利用微调的deberta-v3-large来预测情感分类

前言：昨天我们讲述了怎么利用emotion数据集进行deberta-v3-large大模型的微调，那今天我们就来输入一些数据来测试一下，看看模型的准确率，为了方便起见，我直接用测试集的前十条数据代码：fromtransformersimportAutoModelForSequenceClassification

若石之上·2023-09-07 15:37

ChatGLM-6B微调记录

autoencoding（语言理解，比如BERT、ALBERT、RoBERTa、DeBERTa），encoder-decoder（有条件生成

tzc_fly·2023-08-24 08:31

DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DISENTANGLED ATTENTION

Paper：https%3A//arxiv.org/pdf/2006.03654.pdfCode：https%3A//github.com/microsoft/DeBERTa在DeBerta中单词间的权重分别根据其内容和相对位置使用解耦的矩阵进行计算

发呆的比目鱼·2023-08-14 11:13

各种Transformer模型总结与比较

本文将Transformer分为三大类别，分别是seq2seq、Autoregressive（AR）和Autoencoding（AE），以及介绍了BERT、DeBERTa、GPT、BART等等各种transformer

AI强仔·2023-08-03 09:26

DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DIS- ENTANGLED ATTENTION glue榜首论文解读

一、概览二、详细内容abstracta.两个机制来improvebert和robertaⅰ.disentangledattentionmechanismⅱ.enhancedmaskdecoderb.fine-tuning阶段ⅰ.virtualadversarialtraining->提升泛化c.效果ⅰ.对nlu和nlg下游任务，提升都比较大ⅱ.用一半的训练数据，效果就比roberta-large好

HxShine·2023-06-14 08:31

DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-Style Pre-Training with Gradient-Disentangled Embedding解读

一、概述二、详细内容abstracta.deberataV3,debearta的改进版本b.方法1（改进mlm）：通过使用RTD来替换原始的MLM任务，一个更有效的简单的预训练方法c.方法2（改进electra）：ⅰ.原因：鉴别器和生成器将所有的token放到不同的方向，一直在那里拔河，tug-of-warⅱ.方法：梯度解纠缠embedding来避免拔河ⅲ.好处：提高训练效率+提升预训练模型质量d

HxShine·2023-06-14 08:31

第30章：使用disentangled attention机制Transformer模型DeBERTa架构及完整源码实现

1，使用两个vector来编码每个word的content和position2，在pretraining阶段使用outputenhancedmaskdecoder取代softmaxlayer对maskedwords预测的数学原理剖析3，DebertaEmbeddings完整源码实现解析4，DebertaPreTrainedModel完整源码实现解析5，DisentangledAttention算法

StarSpaceNLP667·2023-04-17 12:16

文献阅读：RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding

EnhancedTransformerwithRotaryPositionEmbedding1.工作简介2.常见位置编码方式1.绝对位置编码1.Bert2.AttentionIsAllYouNeed2.相对位置编码1.经典相对位置编码2.XLNet3.T54.DeBerta3

Espresso Macchiato·2023-01-28 08:39

论文笔记：DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention

DeBERTa：具有分离注意力的解码增强型BERT摘要介绍2背景2.1TRANSFORMER2.2MASKEDLANGUAGEMODEL（屏蔽语言模型）3THEDEBERTAARCHITECTURE3.1DISENTANGLEDATTENTION

帅帅梁·2022-12-23 18:31

使用MindStudio进行deberta模型训练

DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention)，如名字所述，有两个技术来改善BERT和RoBERTa，第一个是disentangledattention

weixin_38239810·2022-12-13 16:58

使用sentencepiece模型替换词表

最近在用DeBERTa模型跑一些下游任务，了解到了sentencepiece模型，用于替代预训练模型中的词表。

Yore_999·2022-12-09 10:45

G1D28-hinge loss fuction-RAGA pre总结-DeBERTa-杂七杂八visio&mathtype&excel

二、deberta（一）作图（二）segmentembedding1、segmentembeddinghttps://segmentfault.com/a/1190

甄小胖·2022-12-05 16:33

G1D27-deberta&右键创建md文档

甄小胖·2022-12-05 16:02

2022年8月15日陌陌推荐算法工程师面试题5道|含解

1、DeBERTa与BERT的区别DeBERTa提出了两种改进BERT预训练的方法：第一种方法是分散注意机制，该机制使用两个向量分别对每个单词的内容和位置进行编码来表示每个单词，并使用分散矩阵计算单词之间在内容和相对位置上的注意力权重

julyedu_7·2022-11-24 18:49

使用DeBERTa模型在GPU运行报错: RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling cublasCrea

使用DeBERTa模型在GPU运行报错:RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZEDwhencallingcublasCreate(handle

qq_43599739·2022-11-23 05:47

DeBERTa部分源码理解+注释

文件在我的github里：https://github.com/VICKY-ZZ/DeBERTa#参考博客：https://yam.gift/2020/06/27/Paper/2020-06-27-DeBERTa

甄小胖·2022-11-19 18:27

ICLR 2021 | 微软DeBERTa：SuperGLUE上的新王者

基本信息题目：DeBERTa:Decoding-enhancedBERTwithDisentangledAttention机构：微软研究院作者：PengchengHe,XiaodongLiu,JianfengGao

JasonLiu1919·2022-11-19 18:14

RoBERTa, DeBERTa (v1, v2, v3)

ContentsRoBERTa:ARobustlyOptimizedBERTPretrainingApproachDeBERTa:Decoding-enhancedbertwithdisentangledattentionTheDeBERTaArchitectureDisentangledAttention:ATwo-VectorApproachtoContentandPositionEmbedd

连理o·2022-10-07 11:45

登顶GLUE榜单的文心又开课了，一站式教学搞懂信息抽取

百度自研的语义理解技术与平台文心（ERNIE）以90.9的分数再登榜首，领先微软DeBERTa/TuringNLRv4，谷歌T5以及阿里巴巴、华为等研发的其他同类别技术。

·2021-03-25 22:39

AI在这张“问卷”上首次超越人类，SuperGLUE被微软谷歌两家“攻破”

一个是来自微软的DeBERTa，一个是来自谷歌的T5+Meena。超越人类的两大NLU模型对NLP领域的人来说，微软DeB

QbitAl·2021-01-07 12:09

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