albert

ALBERT、XLNet，NLP技术发展太快，如何才能跟得上节奏？

谷歌Lab近日发布了一个新的预训练模型"ALBERT"全面在SQuAD2.0、GLUE、RACE等任务上超越了BERT、XLNet、RoBERTa再次刷新了排行榜！
普通网友·2023-01-12 10:14

对Transformer、XLNet、 ALBERT、 CRF等技术仍然一知半解？再不学习就OUT了！

谷歌Lab近日发布了一个新的预训练模型"ALBERT"全面在SQuAD2.0、GLUE、RACE等任务上超越了BERT、XLNet、RoBERTa再次刷新了排行榜！
Evan-yzh·2023-01-12 10:43

ALBERT、XLNet，NLP 技术发展太快，如何才能跟得上节奏？

谷歌Lab近日发布了一个新的预训练模型"ALBERT"全面在SQuAD2.0、GLUE、RACE等任务上超越了BERT、XLNet、RoBERTa再次刷新了排行榜！
weixin_38753422·2023-01-12 10:43

对 GCN, Transformer, XLNet, ALBERT, CRF 等技术仍然一知半解？再不学习就 OUT 了！

谷歌Lab近日发布了一个新的预训练模型"ALBERT"全面在SQuAD2.0、GLUE、RACE等任务上超越了BERT、XLNet、RoBERTa再次刷新了排行榜！
weixin_38753422·2023-01-12 10:43

为NLP从业者/研究生/研究员专门定制的全网唯一高端NLP训练营

谷歌Lab近日发布了一个新的预训练模型"ALBERT"全面在SQuAD2.0、GLUE、RACE等任务上超越了BERT、XLNet、RoBERTa再次刷新了排行榜！
风度78·2023-01-12 10:08

【Neo4j构建知识图谱】配置知识图谱插件APOC与案例实现

安装插件2、验证是否安装成功3、APOC插件使用案例3.0、一些基础操作：生成节点的图、完全图、无标度网络3.1、查看apoc支持过程和函数3.2、APOC生成随机知识图谱图结构：使用Barabási–Albert
源代码杀手·2023-01-12 01:08

keras_bert与bert4keras的使用

pipinstallkeras_bertgithub：https://github.com/CyberZHG/keras-bertbert4keras是苏剑林参考keras-bert重新编写的keras版bert，可适配albert
Mark_Aussie·2023-01-10 10:55

tf预训练模型转换为torch预训练模型

在将albert的tensorflow预训练模型转换为torch类型预训练模型，踩了很多坑。
wanzi_antang·2023-01-10 08:03

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的知识蒸馏模型/方法/源码

20个比较流行的深度学习知识蒸馏方法源码给我推荐20个比较流行的深度学习知识蒸馏实现源码给我推荐20个比较流行的知识蒸馏模型好的，以下是比较流行的知识蒸馏模型：中文版BERT中文版RoBERTa中文版ALBERT
源代码杀手·2023-01-06 19:09

BERT、ALBERT、RoBerta、ERNIE模型对比和改进点总结

1.BERT总结MLM(Maskedlanguagemodel)NSP(NextSentencePrediction)MLM：在一句话中随机选择15%的词汇用于预测。对于在原句中被抹去的词汇，80%情况下采用一个特殊符号[MASK]替换，10%情况下采用一个任意词替换，剩余10%情况下保持原词汇不变。这么做的主要原因是：在后续微调任务中语句中并不会出现[MASK]标记，而且这么做的另一个好处是：预
xuyupeng_sjtu·2023-01-05 16:28

使用transformer库时出现模型不存在的问题

在使用transformer库的时候，出现了下面这个错误Modelname'albert-base-v2'wasnotfoundintokenizersmodelnamelist但是明明这个模型就在list
LWJolex·2023-01-04 10:06

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的nlp预训练模型

目录给我推荐20个比较流行的nlp预训练模型给我推荐20个比较流行的nlp预训练模型源码给我推荐20个比较流行的nlp预训练模型BERT(谷歌)GPT-2(OpenAI)RoBERTa(Facebook)ALBERT
源代码杀手·2023-01-03 18:01

Albert_zh转化为pytorch版本

背景由于google提供bert_base_zh的参数太多，模型大太，大约400M，无论是使用bert进行fine-tuning或者是对bert进行再训练的训练成本会变大。所以就对bert进行了一些优化。主要从以下几个点对bert进行了优化：词嵌入向量的因式分解O(V∗H)−>O(V∗E+E∗H)O(V*H)->O(V*E+E*H)O(V∗H)−>O(V∗E+E∗H)其中V为字典中词的个数，H为隐
林子要加油·2023-01-01 12:04

关于transformer、bert、xlnet、roberta、albert的简要小结

01transformertransformer重要的地方是引入了attention机制，可以得到embeding的token之间的相互关系信息。以及在embeding的时候，计算了相对位置的信息，让输入的信息更加全面。细节在这里不再描述，可以参考这篇作者的链接：https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/02bertBert沿用了tran
weixin_41710583·2022-12-31 17:01

BERT、RoBerta、XLNet、ALBERT对比

BERTBERT堆叠了多层Transformer的Encoder模块，设计了两个任务来完成预训练：MaskedLM：随机mask掉15%的token，其中80%替换为[MASK]，10%替换为其它token，10%保留原单词。NextSentencePrediction(NSP)：从训练集中抽取A和B句，50%为A的下一句，50%为其它句子。RoBerta静态MaskVS动态Mask静态Mask：
transformer_WSZ·2022-12-31 17:30

NLP预训练模型6 -- 模型轻量化（ALBERT、Q8BERT、DistillBERT、TinyBERT等）

以ALBERT为例：矩阵分解：embedding层矩阵分解，分解前参数量
anshiquanshu·2022-12-31 09:09

pytorch与python版本对应表_albert_zh对应的pytorch版本

albert_pytorchThisrepositorycontainsaPyTorchimplementationofthealbertmodelfromthepaperbyZhenzhongLan.MingdaChen
我行我素12334·2022-12-30 19:16

Pytorch框架下的transformers的使用

团队在pytorch框架下开发了transformers工具包：https://github.com/huggingface/transformers，工具包实现了大量基于transformer的模型，如albert
江户香葱饼·2022-12-28 18:39

【预训练模型】学习笔记

预训练模型1、BERT基本概念模型结构BERT微调2、XLNET3、RoBERTa4、ALBERT1、BERT基本概念BERT（BI-directionalEncoderRepresentationsfromTransformers
飞驰的码农·2022-12-20 09:36

【NLP】万字梳理！BERT之后，NLP预训练模型发展史

作者|周俊贤整理|NewBeeNLP本文讲解下BERT推出后，预训练模型的演变，包括BERT、RoBERTa、ALBERT、ERNIE系列、ELECTRA。
风度78·2022-12-17 09:58

python中字典套字典的读取

language"])print(d["coder"]["person"])output:['Python','Go']['life','more']users={'aeinstein':{'first':'albert
思考实践·2022-12-15 05:48

T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型超大规模探索

又是一轮屠榜，压过前不久才上榜自家的ALBERT，登上GLUE榜首。当然，最大的冲击还是财大气粗，biggerandbigger，但翻完它长达34页的论文，发现其中的分析无疑是诚意满满（都是钱）。
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-15 05:27

大模型算法 几亿个参数

系统性学习系统入门深度学习，直击算法工程师-慕课网历史爆火的chatGPT，和它的前世今生-虎嗅网自从Bert炸街后，跟风效仿的改进模型也就越来越多了，比如albert、roberta、ERNIE，BART
个人渣记录仅为自己搜索用·2022-12-12 23:19

bert-pytorch版源码详细解读

前言bert作为当下最火的NLP模型（或者说该类型的模型，包括AlBert，XLNet等）。对于志在NLP的同学，有必要对其原理和代码都进行比较深入的了解。废话不多说，进入正题。
IGV丶明非·2022-12-12 14:48

解读ALBERT

id=H1eA7AEtvS中文预训练ALBERT模型：https://github.com/brightmart/albert_zh曾经，预训练是大模型（玩家）的天下语言表征学习领域的这些进展表明，大模型对于实现
sliderSun·2022-12-08 04:17

Transformer Encoder-Decoer 结构回顾

有关于Transformer、BERT及其各种变体的详细介绍请参照笔者另一篇博客：最火的几个全网络预训练模型梳理整合（BERT、ALBERT、XLNet详解）。
Reza.·2022-12-06 08:13

小BERT —— ALBERT

Cross-layerparametersharing【跨层参数共享】SentenceOrderPrediction【句子顺序预测】原BERT缺点：内存占用过高功耗过高延迟高Bert模型压缩对比表论文剪枝低秩因式分解知识蒸馏参数共享量化预训练微调ALBERT
ywm_up·2022-12-05 17:22

[深度学习 - NLP项目] 自然语言理解 - AlBert模型

参考代码来源于：https://github.com/brightmart/albert_zh记录一下nlp开始学习的历程新的一年刚开始，就碰上了一个基本都是NLP的项目；一直想找机会学NLP，现在正好遇上了
什么都一般的咸鱼·2022-12-05 02:09

ALBERT：轻量级BERT语言模型 ICLR2020

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.11942.pdf代码链接：https://github.com/google-research/ALBERT导读今天阅读的是Google
BUAA～冬之恋·2022-12-05 02:37

【语言模型系列】原理篇二：从ELMo到ALBERT

上一篇讲到了word2vec存在”一词多义“的问题，其主要原因在于word2vec生成的词向量是“静态”的，每一个词固定的对应着一个词向量表示，也就是说在word2vec训练好之后，在使用单词的向量表示的时候，不论该词的上下文是什么，这个单词的向量表示不会随着上下文语境的变化而改变。历史的车轮滚滚向前，”一词多义“的问题也被各种思路清奇的算法所解决，这篇文章我们从解决”一词多义“问题的ELMo说起
zenRRan·2022-12-05 02:03

字符级中文Albert语言模型（pytorch）预训练

因此曾经在研究生期间，针对领域类的自然语言处理，尝试用字符级别的形式训练Albert语言模型，下游任务指标也有一定的提升。本文将以字符级别对Albert语言模型进行预训练，并进行应用
github_34897521·2022-12-05 02:33

ALbert语言模型

Bert模型变种:XLNet,SpanBERT,RoBERTa,AlBERT,ELECTRA,ERNIE,StructBERT,TinyBERT,MobileBERTALbert:主要针对bert的参数量和速度进行优化
小杨变老杨·2022-12-05 02:59

图解自注意力机制-通俗易通篇

BERT、RoBERTa、ALBERT、SpanBERT、DistilBERT、SesameBERT、SemBERT、MobileBERT、TinyBERT和CamemBERT的共同点是什么？
Sophia$·2022-12-03 21:11

模型压缩-方案(一)-参数共享：ALBERT、BERT-of-Theseus

ALBERT中使用和BERT大小相近的30K词汇表。
u013250861·2022-12-02 19:09

python 绘制对数坐标散点图

importosimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltimportmathimportnumpyasnpBA=nx.random_graphs.barabasi_albert_graph
forget_fish·2022-12-02 18:08

NLP17：预训练模型之Albert

公众号：数据挖掘与机器学习笔记1.摘要在预训练自然语言表示时，增加模型大小通常会导致下游任务的性能提高。但是，由于GPU/TPU内存限制和更长的训练时间，在某些时候，进一步增大模型变得更加困难。为了解决这个问题，我们提出了两种参数削减技术来降低内存消耗以及加快模型训练速度。实验结果表明我们提出的方法比原始BERT模型的扩展性更好。使用自监督损失来建模句子间的连贯性，有助于下游任务的处理。在GLUE
大雄没有叮当猫·2022-12-02 13:07

语言模型和编解码模型

文本表示模型：one-hot,tf-idf,n-gram,nnlm,word2vec,elmo,GPT,bert,albert1.one-hot优点：简单快速，缺点：不能体现词的重要性，高维稀疏，不能体现词与词之间的关系解决办法
小杨变老杨·2022-12-02 00:55

Pytorch Transformer Tokenizer常见输入输出实战详解

但如果实际场景中使用BERT、ALBERT等预训练模型，原理类似，但需要使用模型相对应的Tokenizer
yosemite1998·2022-12-01 03:23

NLP实践 | 用自己的语料进行MLM预训练

其中，NSP任务在后续的一些预训练任务中经常被嫌弃，例如Roberta中将NSP任务直接放弃，Albert中将NSP替换成了句子顺序预测。
zenRRan·2022-11-29 13:35

拿来即可用系列——超简单地构建bert文本分类模型

bert根据参数量大小分为base版，large版和xlarge版，同时bert的演进版有albert，robert。
一条水里的鱼·2022-11-26 08:21

BERT预训练模型系列总结

BERT预训练模型系列总结文章目录BERT预训练模型系列总结BERT模型BERT模型的输入输出BERT模型的预训练任务BERT模型的下游任务ROBERTa模型ALBERT模型MacBERT模型本文主要针对大规模预训练模型
dzysunshine·2022-11-25 02:46

预训练综述

大量研究工作表明，大量的数据可以不断提高模型的性能表现，与此同时压缩模型参数也成为研究热点，例如ALBERT,ELECTRA。预训练和模型压
frostjsy·2022-11-23 10:44

“瘦身成功”的ALBERT，能取代BERT吗？

这就是谷歌去年提出的“瘦身成功版BERT”模型——ALBERT。这个模型一经发布，就受到了高度关注，二者的对比也成为了热门话题。
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-22 01:47

NLP（二十五）实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型

  在文章NLP（二十四）利用ALBERT实现命名实体识别中，笔者介绍了ALBERT+Bi-LSTM模型在命名实体识别方面的应用。  
山阴少年·2022-11-21 19:24

GELU()更适合NLP任务的激活函数

该激活函数在NLP领域中被广泛应用，BERT、RoBERTa、ALBERT等模型都使用了这种激活函数。另外，在OpenAi的无监督预训练模型GPT-2中，研究人员在所有编码器模块
温涛·2022-11-21 05:34

经典论文阅读（7）——ALBERT

ALBERT提出了两种参数减少技术，以降低内存消耗，提高BERT的训练速度，并且利用了一种自我监督的loss对句子连贯性构建。第一个是分解的embedding参数化。
fmf1287·2022-11-20 03:06

ALBERT:A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEAARNINGOF LANGUAGE REPRESENTATIONS

ABSTRACTIncreasingmodelsizewhenpretrainingnaturallanguagerepresentationsoftenresultsinimprovedperformanceondownstreamtasks.预训练自然语言表示的时候，增加模型的大小经常导致下游任务的表现提升。However,atsomepointfurthermodelincreasesbec
唐僧爱吃唐僧肉·2022-11-19 13:53

ALBERT：A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations（2019-9-26）

模型概述ALBERT相当于是BERT的一个轻量版，ALBERT的配置类似于BERT-large，但参数量仅为后者的1/18，训练速度却是后者的1.7倍。
不负韶华ღ·2022-11-19 13:51

ALBERT： A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations（2019-9-26）

模型概述谷歌的研究者设计了一个精简的BERT（ALiteBERT，ALBERT），参数量远远少于传统的BERT架构。
不负韶华ღ·2022-11-19 13:20

Albert: A lite bert for self-supervised learning of language representations (Albert)

Albert历史意义:1、Albert各层之间采用参数共享和embedding因式分解减少参数量2、在nlp预训练模型中正式采用轻量级bert模型nlp领域(各个下游任务都有自身的模型)nlp领域(采用轻量级
BUPT-WT·2022-11-19 13:16
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