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  • 什么是预训练模型？预训练语言模型如何做微调，中文预训练语言模型可以刷榜吗？

    给定预训练模型（Pre_trained model）,基于模型进行微调（Fine Tune）。相对于从头开始训练(Training a model from scatch)，微调为你省去大量计算资源和计算时间，提高了计算效率,甚至提高准确率。微调：模型微调（某老师...

  • 【干货来了】大语言模型训练优化秘籍

    在解决了基本的模型与数据切分后，大语言模型的预训练和微调仍无法在几个小时内完成.需要高吞吐性能的原因是大语言模型需要多节点并行训练，并且每个节点都需要频繁访问存储、加载训练数据，节点越多，对吞吐性能的要求就越高。

  • 且回忆且学习：在更少的遗忘下精调深层预训练语言模型 | EMNLP 2020

    顺序迁移学习近些年被广泛地使用，已经发布的深层预训练语言模型在众多NLP任务上都取得了巨大的成功[1,2,3]。虽然将深层预训练语言模型适应目标任务非常有效，但它容易发生灾难性遗忘的问题：当模型从目标任务中学习新知识时，它会...

  • 跨语言预训练模型构建

    跨语言预训练模型是一种可以在多种语言之间进行迁移学习的模型。2.通过预训练任务，模型可以学习到不同语言之间的共性和特性。3.跨语言预训练模型可以用于多种自然语言处理任务，如文本分类、...

  • 一文了解预训练模型 Prompt 调优（比较详细）

    从 2018 年起，迁移学习的思想被广泛应用在自然语言处理领域，提出了许多预训练语言模型，如 ELMO、GPT、BERT、XLNET、ELECTRA、Albert等。预训练语言模型采用两阶段学习方法，首先在大型语料库...

  • ChatGPT的模型训练和调优策略

    T ChatGPT 的模型训练和调优策略 人工智能（AI）在过去几年中迅速发展，其中自然语言处理（NLP）领域的进展尤为引人注目。ChatGPT作为开放式对话生成模型，无论在实际应用还是研究领域都有着...

  • P

    虽然采用传统微调的 GPT模型 未能在自然语言理解（NLU）上取得优异的结果，但在 NLU 任务上用一种P - tuning方法，可以让GPT优于或与类似大小的 BERT相媲美—— 它采用可训练...

  • 【一起入门NLP】中科院自然语言处理第15课

    对原来BERT模型调优达到效果提升。XLNet 动机：结合自回归语言模型（AR）和自编码（AE）语言模型各自的优势，提出一种广 义自回归预训练语言模型，该模型具有以下优点： 消除BERT的MASK之间独立...

  • 跨语言预训练模型

    2.随着全球化的发展和多语言需求的增加，跨语言预训练模型的重要性逐渐凸显。3.跨语言预训练模型可以提高自然语言处理任务的性能和效率，降低对特定语言语料库的需求。跨语言预训练模型的基本...

  • 自然语言处理——学习笔记（7）预训练语言模型

    预训练+提示范式可以通过利用合适的prompt实现不对预训练语言模型改动太多，尽量在原始LM上解决任务的问题 预训练-精调范式 基本思想：自然语言处理任务往往用有监督方法学习，但标注数据有限，...

预训练语言模型调优

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