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A:我们建议使用原论文使用的学习率作为初始基线（small是3e-4，base是1e-4）然后适当增减学习率进行调试。需要注意的是，相比BERT、RoBERTa一类的模型来说ELECTRA的学习率要相对大一些。Q:有没有PyTorch版权重？A:有，模型下载。…
除非把具有学习率硬编码的代码直接从GitHub里复制到所选优化器中，否则我可能只会把3e-4放到Adam优化器中，然后让模型训练。如果损失减少，今天就可以收工大吉。但是，那些美好的日子已经一去不复返了。所以在这篇博客中，我将概述...
我们将持续不断的给这条路线图添加论文。.1.深度学习历史和基础.1.0书籍.1.1调查.1.2深度信念网络(DBN)(深度学习开篇的里程碑)1.3ImageNet进展（深度学习从此爆发）.1.4语音识别进展.阅读完上面这些论文后，通过对深度学习模型（包括CNN，RNN，LSTM）的基础...
谷歌ALBERT模型V2+中文版来了，GitHub热榜第二.十三发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI.比BERT模型参数小18倍，性能还超越了它。.这就是谷歌前不久发布的轻量级BERT模型——ALBERT。.不仅如此，还横扫各大“性能榜”，在SQuAD和RACE测试上创造了新的SOTA。.而...
TinyBERT使用(Github中文翻译)TinyBERTTinyBERT比BERT-base小7.5倍，推理速度快9.4倍，在自然语言理解任务中表现出色。它在训练前和任务特定的学习阶段执行一种新的transformer蒸馏。TinyBERT学习概述如下:image.png细节看论文...
3e-53210TNEWS3e-512810IFLYTEK3e-56410CMNLI3e-551210WSC8e-66450CSL5e-51285CMRC2018...论文中说Mengzi-BERT-base在CLUE的9项下游任务中超过了RoBERTa、BERT等baseline，我有几个问题想请教您一下：①请问在下游任务...
A:我们建议使用原论文使用的学习率作为初始基线（small是3e-4，base是1e-4）然后适当增减学习率进行调试。需要注意的是，相比BERT、RoBERTa一类的模型来说ELECTRA的学习率要相对大一些。Q:有没有PyTorch版权重？A:有，模型下载。…
除非把具有学习率硬编码的代码直接从GitHub里复制到所选优化器中，否则我可能只会把3e-4放到Adam优化器中，然后让模型训练。如果损失减少，今天就可以收工大吉。但是，那些美好的日子已经一去不复返了。所以在这篇博客中，我将概述...
我们将持续不断的给这条路线图添加论文。.1.深度学习历史和基础.1.0书籍.1.1调查.1.2深度信念网络(DBN)(深度学习开篇的里程碑)1.3ImageNet进展（深度学习从此爆发）.1.4语音识别进展.阅读完上面这些论文后，通过对深度学习模型（包括CNN，RNN，LSTM）的基础...
谷歌ALBERT模型V2+中文版来了，GitHub热榜第二.十三发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI.比BERT模型参数小18倍，性能还超越了它。.这就是谷歌前不久发布的轻量级BERT模型——ALBERT。.不仅如此，还横扫各大“性能榜”，在SQuAD和RACE测试上创造了新的SOTA。.而...
TinyBERT使用(Github中文翻译)TinyBERTTinyBERT比BERT-base小7.5倍，推理速度快9.4倍，在自然语言理解任务中表现出色。它在训练前和任务特定的学习阶段执行一种新的transformer蒸馏。TinyBERT学习概述如下:image.png细节看论文...
3e-53210TNEWS3e-512810IFLYTEK3e-56410CMNLI3e-551210WSC8e-66450CSL5e-51285CMRC2018...论文中说Mengzi-BERT-base在CLUE的9项下游任务中超过了RoBERTa、BERT等baseline，我有几个问题想请教您一下：①请问在下游任务...
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