【nlp】4.3 nlp中常用的预训练模型(BERT及其变体)

本文介绍了当下自然语言处理中流行的预训练模型,重点关注BERT的各种变体,如bert-base-uncased、bert-large-cased等,以及其他模型如GPT、GPT-2、XLNet等,探讨了它们的结构特点和应用场景。

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1 当下NLP中流行的预训练模型¶

  • BERT
  • GPT
  • GPT-2
  • Transformer-XL
  • XLNet
  • XLM
  • RoBERTa
  • DistilBERT
  • ALBERT
  • T5
  • XLM-RoBERTa

1.1 BERT及其变体

  • bert-base-uncased: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在小写的英文文本上进行训练而得到.
  • bert-large-uncased: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在小写的英文文本上进行训练而得到.
  • bert-base-cased: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在不区分大小写的英文文本上进行训练而得到.
  • bert-large-cased: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在不区分大小写的英文文本上进行训练而得到.
  • bert-base-multilingual-uncased: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在小写的102种语言文本上进行训练而得到.
  • ber
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