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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...
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。
本文决定尝试使用ALBERT，来验证ALBERT在提升模型预测速度方面的应用，同时，也算是本人对于使用ALBERT的一次实战吧~ALBERT简介我们不妨花一些时间来简单地了解一下ALBERT。ALBERT是最近一周才开源的预训练模型，其Github的网址为：...
ALiteBERTBERT(Devlinetal.,2019)的参数很多,模型很大,内存消耗很大,在分布式计算中的通信开销很大.但是BERT的高内存消耗边际收益并不高,如果继续增大BERT-large这种大模型的隐含层大小,模型效果不升反降.针对这些问题,启发于mobilenet,Alert使用了两种减少参数的方法来降低模型大小和提高训练速度...
BERT系列之详解ALBERT_boop发布于2020-04-16.自BERT出现之后，NLP领域取得了很大的进展，并且随着加大模型的容量，BERT模型的进度也在各个数据集上都有一些提升，但虽然提升模型的大小是能对下游任务的效果有一定的提升，但是如果进一步提升模型规模，势必...
广告行业中那些趣事系列8：详解BERT中分类器源码广告行业中那些趣事系列6：BERT线上化ALBERT优化原理及项目实践(附github)2021年B站-主站技术中心-算法开发岗面试题5道！秋招被
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