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ALBERT主要的改进就是4点：.把词向量维度和注意力hiddensize脱钩（bert里词向量维度=注意力的hidden_size）.词向量只是表示词汇信息，所以维度过高也没有用.注意力的hidden_size则要学习到上下文表征信息，所以提高这个参数对模型性能有用.实际方法就是词向量维...
谷歌ALBERT论文刚刚出炉一周，中文预训练ALBERT模型来了，感兴趣的同学可以直接尝鲜试用。.AnImplementationofALiteBertForSelf-SupervisedLearningLanguageRepresentationswithTensorFlow.ALBertisbasedonBert,butwithsomeimprovements.Itachievesstateoftheartperformanceonmainbenchmarkswith30...
ALBERT总结的BERT的两类问题.1.内存限制和通信开销.BERT模型非常大，BERT-large有24个隐含层，约3.4亿参数，若想改进需要大量计算资源。.2.模型退化.更大的模型，更好的性能？.Albert作者将BERT-large的隐含层单元从1024增加到2048，在语言建模任务和阅读理解测试中...
AnALBERTconfigurationsimilartoBERT-largehas18xfewerparametersandcanbetrainedabout1.7xfaster.Theparameterreductiontechniquesalsoactasaformofregularizationthatstabilizesthetrainingandhelpswithgeneralization.TofurtherimprovetheperformanceofALBERT,wealsointroduceaself-supervisedlossfor
ALBERT-base下NSP与SOP的对比SOP对NSP的改进，带来了0.9个点的平均性能提升。我们来算算账，embedding降维扣0.6，all-shared扣1.5，SOP加0.9，总体还是相差1.2左右。
ALBERT在SQuAD2.0上排名第一ALBERT在GLUEbenchmark上排名第一不久，终于有网友扒出了这个模型的论文，原来是ICLR2020的一篇投稿，出自谷歌。ALBERT又叫ALITEBERT，顾名思义就是一个轻量级的BERT模型。模型大固然效果好，但也超吃
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思.2019-09-05|作者：陈永强.BERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。.随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归...
ALBERT主要的改进就是4点：.把词向量维度和注意力hiddensize脱钩（bert里词向量维度=注意力的hidden_size）.词向量只是表示词汇信息，所以维度过高也没有用.注意力的hidden_size则要学习到上下文表征信息，所以提高这个参数对模型性能有用.实际方法就是词向量维...
谷歌ALBERT论文刚刚出炉一周，中文预训练ALBERT模型来了，感兴趣的同学可以直接尝鲜试用。.AnImplementationofALiteBertForSelf-SupervisedLearningLanguageRepresentationswithTensorFlow.ALBertisbasedonBert,butwithsomeimprovements.Itachievesstateoftheartperformanceonmainbenchmarkswith30...
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AnALBERTconfigurationsimilartoBERT-largehas18xfewerparametersandcanbetrainedabout1.7xfaster.Theparameterreductiontechniquesalsoactasaformofregularizationthatstabilizesthetrainingandhelpswithgeneralization.TofurtherimprovetheperformanceofALBERT,wealsointroduceaself-supervisedlossfor
ALBERT-base下NSP与SOP的对比SOP对NSP的改进，带来了0.9个点的平均性能提升。我们来算算账，embedding降维扣0.6，all-shared扣1.5，SOP加0.9，总体还是相差1.2左右。
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8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思.2019-09-05|作者：陈永强.BERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。.随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归...
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