aibert

原创 已于 2022-06-20 14:13:05 修改 · 410 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#自然语言处理 #深度学习 #人工智能

于 2022-06-17 18:35:00 首次发布
本文探讨了BERT模型的三个主要改造方法：1) 词嵌入向量参数的因式分解，减小了参数量；2) 跨层参数共享，特别是注意力层的参数共享，有效减少了模型复杂度；3) 引入段落连续性任务，通过正负例对比增强模型对上下文连续性的理解。此外，还提到了移除dropout、使用LAMB优化器加速训练以及应用n-gram提升遮蔽语言模型的效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

对bert的三大改造

《1词嵌入向量参数的因式分解

O(V * H) to O(V * E + E * H) 参数量少了几十倍

《2跨层参数共享

参数共享能显著减少参数。共享可以分为全连接层、注意力层的参数共享；注意力层的参数对效果的减弱影响小一点。

《3段落连续性任务

。正例，使用从一个文档中连续的两个文本段落；负例，使用从一个文档中连续的两个文本段落，但位置调换了

其他改进变化：

《1去掉drpout

《2为加快训练速度，使用LAMB做为优化器

《3使用n-gram(uni-gram,bi-gram, tri-gram）来做遮蔽语言模型

Bert为了加速训练，前90%的steps使用了128个tokens的短句，最后10%才使用了512个词的长句来训练学习位置嵌入；而ALBert只有10%的情况下采用了短于512个tokens的句子进行训练。

ALBERT原理与实践
Chile_Wang的博客
02-22 3290
ALBERT的整体原理与笔者之前介绍BERT的原理与应用差不多。我们之前也讲过BERT有很多缺点，自它横空降生之时，很多小伙伴都基于它的缺点进行了改进，产生了各种各样的BERT类的文章，...
AI人工智能进阶-BERT/Transformer/LSTM/RNN原理与代码
u012456282的专栏
09-07 1904
所有的分享都来自于我个人笔记，经过我自己的思考总结实践积累下来的东西，希望能帮助到入门的朋友们。
[LLM] 自然语言处理 --- ALBERT 介绍
摩登都市天空---专栏
01-06 1万+
一、简介 随着Transfomer结构的普及，一时间大语料、大参数量的预训练模型成为主流。当在实际部署BERT等模型时，往往需要使用蒸馏、压缩或其他优化技术对模型进行处理。 ALBERT模型来自论文 Google 最近公布的论文 《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》从名字就可...
Python-2018GoogleAIBERT论文的Pytorch实现
08-11
Google AI 公开了一篇 NLP 论文，介绍了新的语言表征模型 BERT，该模型被认为是最强 NLP 预训练模型，刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。该 仓库是 BERT 的 Pytorch 实现。
解读ALBERT
小岁月太着急
09-27 2万+
论文地址：https://openreview.net/pdf?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 SOTA 性能表现极其重要。预训练大模型，并在实际应用中将它们提炼成更小的模型已经成为一种常见的做法。考虑...
一文揭开ALBERT的神秘面纱
u012526436的博客
10-02 3万+
前言 RoBERTa没霸榜几天，这不Google爸爸就又放大招，这次的新模型不再是简单的的升级，而是采用了全新的参数共享机制，反观其他升级版BERT模型，基本都是添加了更多的预训练任务，增大数据量等轻微的改动。这次ALBERT的改进，不仅提升了模型的整体效果再一次拿下来各项榜单的榜首，而且参数量相比BERT来说少了很多。 对于预训练模型来说，提升模型的大小是能对下游任务的效果有一定提升，然而如果进...
AI BERT模型
weixin_30567471的博客
03-14 238
BERT模型 转载于:https://www.cnblogs.com/yangwenhuan/p/10530887.html
【AI大模型】基于BERT的大规模文本处理实战
lmj3732018的博客
07-05 1541
BERT由Google在2018年提出，是一种基于Transformer架构的双向编码模型。与传统的单向语言模型不同，BERT通过掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）两个任务进行预训练，从而捕捉到上下文的双向信息。
0576-极智开发-解读ubuntu安装AIbert的方法
03-24
0576_极智开发_解读ubuntu安装AIbert的方法
generative AI BERT
最新发布
04-01
### 关于生成式AI和BERT架构及其应用 #### BERT 架构的核心特点 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言表示方法，它通过双向自注意力机制捕获输入...
Google AI BERT的Pytorch实现及其实现详解
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google AI在2018年提出的一种基于Transformer的预训练语言表示模型，它在众多自然语言处理（NLP）任务上取得了突破性的成果。该模型由Jacob ...
nlp_baai:BAAI-JD联合项目的NLP模型和代码
05-04
同时，这个项目也可能包含对大型预训练模型如BERT、RoBERTa、GPT等的优化和应用。通过阅读和理解开源代码，可以深入理解NLP模型的工作原理，以及如何在实际项目中有效地运用这些模型。对于想要提升自己NLP技能的人来...
一文读懂BERT(原理篇)
热门推荐
程序猿废柴的博客
04-19 31万+
一文读懂BERT（从原理到实践） 2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。 本文是对近期关于BERT论文、相关文章、代码进...
Albert
强化学习曾小健
07-23 968
BERT这个模型训练的主要瓶颈在于模型过大，就算是BERT-base也是相当巨无霸的模型，训练的大量时间耗费在参数和梯度的同步上面，这是这篇ALBERT的主要着重点，减少参数。paper里面主要用到的trick是两个： 一个是embedding的factorization，一个VxH的embedding变成两个VxE, ExH的两个fc，参数这里就少了一大截。 第二个trick就是参数共享，paper的实验现实attention的weights共享的效果好于之后的ffn weights共享的效果。 ..
12、Türkiye Elektrik Tüketimi Tahmini ˙ Için RNN Tabanlı Zaman Serisi Yakla¸ sımı A RNN Based Time Se
qq_34514046的博客
09-05 1308
亮点：分12个不同时段，求得平均MAPE，RNN,LSTM，GRU不同层数的架构 未来打算：双向RNN,S2S 土耳其用电量预测 ˙RNN for基于时间序列近似基于RNN的时间序列方法预测土耳其电力负荷 本文介绍了递归神经网络（RNN）、长时记忆（LSTM）基于门控递归单元（GRU）的时间序列预测 土耳其电力负荷预测的TIN试验结果我们实验的成功率达到0.71。基于ARIMA和人工神经的现...
7、Deep Learning for Solar Power Forecasting – An Approach Using Autoencoder and LSTM Neural Networks
qq_34514046的博客
09-01 1021
深度学习太阳能预测 - 这些算法的组合显示了他们的预测强度与标准MLP和物理预测模型相比在预测21个太阳能发电厂的能源产量。 •为a创建数值天气预报（NWP）某些时间范围和使用物理的某个位置天气预报模型。 •基于此NWP，预测算法可预测未来发电用于某种再生能源发电机。 在这项工作中，我们分析了物理预测 模型，多层感知器，长短期记忆网络（LSTM），深度信任网络和自动编码器 例如Auto...
5 、Short-Term Residential Load Forecasting based on LSTM Recurrent Neural Network
qq_34514046的博客
08-25 988
亮点：住宅用户的电力负荷预测，应该是纯LSTM 基于短期住宅负荷预测LSTM回归神经网络研究 预测单个能源用户的电力负荷 本文提出了一种基于长短时记忆（LSTM）递归神经网络（RNN）的框架...
13、Probabilistic Short-term Wind Power Forecasting Based on Deep Neural Networks
qq_34514046的博客
09-05 780
概率短期风电功率预测基于深度神经网络（清华） 除了传统的预测方法ods，概率预测被认为是最佳的预测铸造解决方案因为它提供了丰富的宝贵不确定性 风电信息。 本文以一种新颖的方法为基础关于确定性短路的深度神经网络（DNN）提出了风电场风电预测 基于概率预测关于条件错误分析也已实施。  有利由于精心设计，实现了概率预测的结果 基于聚类分析设定的条件划分。 中国东北的几个风电场。 传统上，风力发...
8、Energy Load Forecast Using S2S Deep Neural Networks with k-Shape Clustering
qq_34514046的博客
09-01 718
用S2S深度神经网络预测能量负荷具有k形聚类的网络 特别是长短期记忆（LSTM）具有序列到序列（S2S）架构的算法。 我们在预测聚合时，提高预测准确性通过使用k-Shape聚类算法加载网络创建更容易预测的消费者群体 本文中描述的方法在现实世界数据上进行了测试斯洛伐克企业的用电量。 电力消费者通常都有随机行为，使个人消费需求变得艰难预测。为了解决这个问题的消费数据 是汇总的。出于这个原因，使...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值