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1.论文研读笔记写在前面最近事情实在太多，这真不是借口，而是确实挤占我几乎所有的工作外的时间，一度让我苦恼的想离职。xlnet这篇文章看了很久，这个总结是我自己回忆了一下，自己写了一点，然后来不及贴了点我认为特别好的博客，拼凑而成，后面有空一定会重新再好好重写这个系列...
XLNet论文笔记zihangdai/xlnet:XLNet:GeneralizedAutoregressivePretrainingforLanguageUnderstandingXLNet的核心思想：PermutationLM使用双向上下文+Transformer-XL对架构…
专栏首页AI小白入门【NLP实战】XLNet只存在于论文？已经替你封装好了！【NLP实战】XLNet只存在于论文？已经替你封装好了...原文出处及转载信息见文内详细说明，如有侵权，请联系yunjia_community@tencent...
这篇新论文中，作者从自回归（autoregressive）和自编码（autoencoding）两大范式分析了当前的预训练语言模型，并发现它们虽然各自都有优势，但也都有难以解决的困难。为此，研究者提出XLNet，并希望结合大阵营的优秀属性。
然后我会介绍一下如何用python在15分钟之内搭建一个基于XLNET的文本分类模型。XLNET的原理ObservisionXLNET的原论文将预训练的语言模型分为两类：1.自回归:根据上文预测下文将要出现的单词，让模型在预训练阶段去做补充句子任务,其中代表模型就是
原文：在XLNet论文发布后的一周内，每个自然语言处理领域的人都在谈论它。是的，“在20项任务上改进了BERT”确实吸引了我们的目光。但更重要的是要了解它的工作原理以及它优于BERT的原因。所以我写这篇博客后，在阅读论文后分享我...
使用auto-regression进行编码：LSTM。优化目标：$p(\boldsymbol{x})=p(x_1)p(x_2\midx_1)p(x_3\midx_2,x_1)……$使用auto-encoder进行编码...
在XLNet论文发布后的一周内，每个自然语言处理领域的人都在谈论它。是的，“在20项任务上改进了BERT”确实吸引了我们的目光。但更重要的是要了解它的工作原理以及它优于BERT的原因。
XLNet使用了超过130GB的文本数据和512TPU芯片进行训练，运行时间为2.5天，XLNet用于训练的资料库要比BERT大得多。展开全文RoBERTa，在Facebook上推出的Robustly是BERT的优化方案，RoBERTa在BERT的基础上进行再训练，改进了训练方法，还增加了1000％的数据，强化了计算能力。
NLP里比BERT更优秀的XLNet长什么样？WilliamChen2019-06-21自从BERT模型夺得NLP武林大赛桂冠后，就不断有年轻的后辈前来挑战切磋。最近踢馆成功出名的是CMU的ZhilinYang等提出的XLNet，其论文在今年6月19日上传于arxiv.org。。
1.论文研读笔记写在前面最近事情实在太多，这真不是借口，而是确实挤占我几乎所有的工作外的时间，一度让我苦恼的想离职。xlnet这篇文章看了很久，这个总结是我自己回忆了一下，自己写了一点，然后来不及贴了点我认为特别好的博客，拼凑而成，后面有空一定会重新再好好重写这个系列...
XLNet论文笔记zihangdai/xlnet:XLNet:GeneralizedAutoregressivePretrainingforLanguageUnderstandingXLNet的核心思想：PermutationLM使用双向上下文+Transformer-XL对架构…
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这篇新论文中，作者从自回归（autoregressive）和自编码（autoencoding）两大范式分析了当前的预训练语言模型，并发现它们虽然各自都有优势，但也都有难以解决的困难。为此，研究者提出XLNet，并希望结合大阵营的优秀属性。
然后我会介绍一下如何用python在15分钟之内搭建一个基于XLNET的文本分类模型。XLNET的原理ObservisionXLNET的原论文将预训练的语言模型分为两类：1.自回归:根据上文预测下文将要出现的单词，让模型在预训练阶段去做补充句子任务,其中代表模型就是
原文：在XLNet论文发布后的一周内，每个自然语言处理领域的人都在谈论它。是的，“在20项任务上改进了BERT”确实吸引了我们的目光。但更重要的是要了解它的工作原理以及它优于BERT的原因。所以我写这篇博客后，在阅读论文后分享我...
使用auto-regression进行编码：LSTM。优化目标：$p(\boldsymbol{x})=p(x_1)p(x_2\midx_1)p(x_3\midx_2,x_1)……$使用auto-encoder进行编码...
在XLNet论文发布后的一周内，每个自然语言处理领域的人都在谈论它。是的，“在20项任务上改进了BERT”确实吸引了我们的目光。但更重要的是要了解它的工作原理以及它优于BERT的原因。
XLNet使用了超过130GB的文本数据和512TPU芯片进行训练，运行时间为2.5天，XLNet用于训练的资料库要比BERT大得多。展开全文RoBERTa，在Facebook上推出的Robustly是BERT的优化方案，RoBERTa在BERT的基础上进行再训练，改进了训练方法，还增加了1000％的数据，强化了计算能力。
NLP里比BERT更优秀的XLNet长什么样？WilliamChen2019-06-21自从BERT模型夺得NLP武林大赛桂冠后，就不断有年轻的后辈前来挑战切磋。最近踢馆成功出名的是CMU的ZhilinYang等提出的XLNet，其论文在今年6月19日上传于arxiv.org。。
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