NLU 新里程碑，微软 DeBERTa 登顶 SuperGLUE 排行榜，显著超越人类 / 开普饭

NewBeeNLP 永远有料,永远有趣 222篇原创内容公众号 1. 碎碎念大概是两年前,跟百度的nlp组,参与合作过Ernie在对话系统上的应用. 问题其实很多,模型训练慢,一个月迭代一次很正常 ...

昨天凌晨,王思聪和网红妹子孙一宁在网上突然开撕,引来了不少围观网友开始吃瓜. 那么王思聪的语气说的土味情话,我们的BERT模型可以说吗?让我们来试试~ 以下案例我们将以多个模型完成Mask LM任务, ...

论文名称:Revisiting Pre-trained Models for Chinese Natural Language Processing 论文作者:崔一鸣,车万翔,刘挺,秦兵,王士进,胡国 ...

预训练模型可以分为以下三个大类: 自回归模型自动编码模型序列到序列模型什么是自回归模型(auto-regressive model):经典的语言建模任务,根据已读取文本内容预测下一个单词.比如T ...

编辑整理:张书源爱丁堡大学出品平台:DataFunTalk 导读:预训练已经成为自然语言处理任务的重要组成部分,为大量自然语言处理任务带来了显著提升.本文将围绕预训练模型,介绍相关技术在文本内容理 ...

背景题目:ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators 机构:斯坦福.Google Bra ...

编辑 | 熵简科技编辑部作者信息:熵简科技 AI Lab 团队,团队利用迁移学习.少样本学习.无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术,为熵简科技各大业务线提供底层 AI 技术支持和可落地的解决方案 ...

NLP工作站 16篇原创内容公众号从以下5个部分通过QA的方式进行总结:Transformer架构.Transformer-Encoder预训练语言模型.Transformer-Decoder预训 ...

作者信息 Elesdspline 目前从事NLP与知识图谱相关工作. 导读这两天看到了一篇文章,和我最近的一些思考契合,分享给大家. 知识图谱的数据一般来自于结构化数据或者采用信息抽取等技术挖掘非结 ...

Prefix-Tuning 论文标题: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation 论文链接: https://arxiv. ...

我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准资源并高效学习.其次,即便网络上的资源非常多,学习是需要成本的,而且越有深度的内容越难找到好的学 ...

提取 BERT 子架构是一个非常值得探讨的问题,但现有的研究在子架构准确率和选择方面存在不足.近日,来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程,并提取了一个最优子架构 Bort ...

NLU 新里程碑，微软 DeBERTa 登顶 SuperGLUE 排行榜，显著超越人类