面向Transformer模型的高效预训练方法

相关推荐

• 陈丹琦新作：关系抽取新SOTA，用pipeline方式挫败joint模型

  本文转载自:机器之心  |   编辑:魔王.小舟 端到端关系抽取涉及两个子任务:命名实体识别和关系抽取.近期研究多采用 joint 方式建模两个子任务,而陈丹琦等人新研究提出一种简单高效的 pipel ...

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

  机器之心报道 参与:小舟.陈萍 在最新的 NLU 测试基准 SuperGLUE 中,微软提出的 DeBERTa 登顶榜单,并超越人类. 微软最近通过训练更大的版本来更新 DeBERTa 模型,该版本由 ...

• ICLR 2020 | 用ELECTRA实现更高效的NLP模型预训练

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

• ICLR 2020 | NLP 预训练模型的全新范式：对比学习

  生成式模型有着其天生的优势,即学习到丰富的特征,但它也有广受诟病的确定.判别式目标函数--长期以来被认为是无用的.这是因为,判别式模型通常不是直接拟合原有的分布流形,学习到的特征较为单一.但是,最近一 ...

• 浅谈Transformer模型中的位置表示

  作者:哈工大SCIR 徐啸 0. 何为位置信息 首先简单谈一下位置信息.一般将位置信息简单分为绝对位置信息和相对位置信息,并且前者对句子语义的影响不大,更为重要的是后者. 以情感分析 (Sentime ...

• 天睿：记忆力不给力，用好这个记忆力模型，高效提高自己的记忆力

  天睿每日一篇文章的目的   让每篇文章都能解决一个你人生成长的障碍 今天是天睿持续第166天坚持每日一篇文章 前几天的晚上,我独自一人在外面散步. 按照我以前的惯例. 我通常会在散步的时候去想一些问题 ...

• 1分钟阅读2000字还不影响理解？高效阅读训练方法，一学就会

  1分钟阅读2000字还不影响理解？高效阅读训练方法，一学就会

• 我们可以无损放大一个Transformer模型吗？

  转载自 | PaperWeekly ©PaperWeekly 原创 · 作者 | 苏剑林 单位 | 追一科技 研究方向 | NLP.神经网络 看了标题,可能读者会有疑惑,大家不都想着将大模型缩小吗?怎 ...

• Transformer模型有多少种变体？复旦邱锡鹏教授团队做了全面综述

  机器之心报道 编辑:Liyuan.杜伟 自提出至今,Transformer 模型已经在自然语言处理.计算机视觉以及其他更多领域「大展拳脚」,学界也提出了各种各样基于原始模型的变体.但应看到,学界依然缺 ...

• 生命有限，事情很多，找到高效的训练方法

  记得很多年前,那时候老高.我.还有我师妹懒扎衣都还在李伟明老师那里学武式拳. 李伟明老师住在市中心繁华地区,停车很不方便.我比较怕麻烦,就经常坐地铁去李老师那里学拳. 我师妹懒扎衣不怕麻烦,每次都开车 ...

• CHEM SCI｜分子Transformer模型预测酶促反应

  文章来源于微信公众号 智药邦(ID:PHAIMUS) 今天给大家介绍的是Chemical science上有关分子Transformer模型预测酶促反应的文章"Predicting enzy ...

• CVPR2021 Oral《Seeing Out of the Box》北科大&中山大学&微软提出端到端视觉语言表征预训练方法

  详细信息如下: 论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Huang_Seeing_Out_of_the_Box_End-to- ...

• 解析Transformer模型

  ❝ GiantPandaCV导语:这篇文章为大家介绍了一下Transformer模型,Transformer模型原本是NLP中的一个Idea,后来也被引入到计算机视觉中,例如前面介绍过的DETR就是将 ...