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图2：BERT输入表示。输入的嵌入是词符嵌入、分段嵌入和位置嵌入的总和。3.1预训练BERT不同于Peters等人（2018a）和Radford等人（2018），我们没有使用传统的从左到右或从右到左的语言模型对BERT进行预训练。相反，我们使用本节中...
6)BERT介绍7)论文解读:BERT模型及fine-tuning8)NLP突破性成果BERT模型详细解读9)干货|BERTfine-tune终极实践教程:奇点智能BERT实战教程，在AIChallenger2018阅读理解任务中训练一个79+的模型。10)【BERT详解】《DissectingBERT》by
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...
MachineTranslation:机器翻译任务比较特殊,因为它的任务输入和输出是两种不同的语言.结合先前在机器翻译上的研究,额外添加一个专门用于外语映射的Encoder(例如其他语言映射到英语)将有助于模型性能的提升.所以BART需要训练一个新的Encoder来将源语言与目标...
【论文翻译】NLP—CogLTX:ApplyingBERTtoLongTexts（使用BERT解决长文本问题）摘要BERT不能处理长文本，因为它的内存和时间消耗呈二次增长。解决这个问题的最自然的方法，如用滑动窗口对文本进行切片，或者简化transformer，使用不充分的长...
一方面，BERT的MLM模型提供了一种无监督分词甚至句法分析的思路，另一方面，这些合理的无监督结果也反过来诠释了BERT本身的合理性，所以原论文的作者们才以“AnalyzingandInterpretingBERT”为标题。中文分词#
BERT只使用了Transformer的Encoder模块，原论文中，作者分别用12层和24层TransformerEncoder组装了两套BERT模型，分别是：其中层的数量(即，TransformerEncoder块的数量)为，隐藏层的维度为，自注意头的个数为。
总体而言，相比基线BERT-Large用16块TPU芯片，LAMB训练BERT-Large用了一个TPUv3Pod（1024块TPU芯片），因此时间也由3天降低为76分钟。不过在BERT原论文中，训练BERT-Large使用了64块TPU芯片（16CloudTPU），它需要花四天
谷歌终于开源BERT代码：3亿参数量，机器之心全面解读.最近谷歌发布了基于双向Transformer的大规模预训练语言模型，该预训练模型能高效抽取文本信息并应用于各种NLP任务，该研究凭借预训练模型刷新了11项NLP任务的当前最优性能记录。.如果这种预训练...
编者按：在全球疫情影响之下，原计划首次在非洲举行的国际AI学术会议ICLR2020将成为第一届完全通过网络远程举行的ICLR会议。本文为大家介绍的4篇微软亚洲研究院精选论文分别研究了BERT在机器翻译中的应用，有理论保障的对抗样本防御...
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