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如何有效使用预训练语言模型
预训练是用一个固定的模型结构作为语言模型(Language Model, LM)并进行预训练，训练方式是对句子中的一部分词语进行遮掩（mask）或替换，再用模型预测正确的词语（BERT）。 预训练是一种无监督的方法，可直接在没有标注的数据集上训练并建模语言的通用特征。 通过预训练得到的语言模型会进一步适配到不同下游任务，根据任务特定的目标函数进行微调。在预训练与微调的方法下，研究的重点转为如何设计一个合理的目标函数，使得模型在预训练阶段
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各种预训练语言模型介绍
各种预训练语言模型介绍 一.ElMO 背景：Word2vec，glove和fasttext虽然能表示语义和语法信息，但是并不能够区分一词多义 网络建构： 两个单向的LSTM进行拼接，把每层拼接的中间结果之和作为输出...
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【深度学习】预训练语言模型
BERT 是一种 预训练 语言模型（pre-trained language model, PLM），其全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。下面从语言模型和预训练开始展开对...
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预训练语言模型transformer
预训练语言模型的学习方法有三类：自编码（auto-encode, AE)、自回归（auto regressive, AR），Encoder-Decoder结构。决定PTM模型表现的真正原因主要有以下几点：更高质量、更多数量的预训练数据 增加模型...
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知识指导的预训练语言模型
【摘要】：作为典型的数据驱动工具，预训练语言模型（PLM）仍然面临可解释性不强、鲁棒性差等难题。如何引入人类积累的丰富知识，是改进预训练模型性能的重要方向。系统介绍知识指导的预训练语言模型的最新进展与趋势，总结知识指导的...
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预训练语言模型
乘风破浪的PTM：两年来预训练模型的技术进展 张俊林 自然语言处理等 2 个话题下的优秀答主 张俊林：Bert模型自18年10月推出，到目前为止快两年了。它卜一问世即引起轰动，之后，各种改进版本的...
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语言模型预训练
预训练语言模型是一种利用大规模文本数据训练出的模型，可完成各种自然语言处理任务。2.预训练语言模型通过无监督学习的方式，从海量文本数据中学习到语言的统计规律和语法结构。3.预训练语言...
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常用预训练语言模型（PTMs）总结
从以下 5个 部分通过 QA的方式 进行总结：Transformer架构、Transformer-Encoder预训练语言模型、Transformer-Decoder预训练语言模型、Transformer预训练语言模型、领域语言模型。T...
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常用预训练语言模型（PTMs）总结
从以下 5个 部分通过 QA的方式 进行总结：Transformer架构、Transformer-Encoder预训练语言模型、Transformer-Decoder预训练语言模型、Transformer预训练语言模型、领域语言模型。T...
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00 预训练语言模型的前世今生（全文 24854 个词）
本文的主题是预训练语言模型的前世今生，会大致说下 NLP 中的预训练技术是一步一步如何发展到 Bert 模型的，从中可以很自然地看到 Bert 的思路是如何逐渐形成的，Bert 的历史沿革是什么，继承了什么，创新了什么，为什么效果那...
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