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69用于预训练BERT的数据集
点击查看代码 import os import random import torch from d2l import torch as d2l #@save d2l.DATA_HUB['wikitext-2'] = ( 'https://s3.amazonaws.com/research.metamind.io/wikitext/' 'wikitext-2-v1.zip', '3c914d17d80b1459be8769预训练BERT
点击查看代码 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size, max_len = 512, 64 train_iter, vocab = d2l.load_data_wiki(batch_size, max_len) net = d2l.BERTModel(len(vocab), num_hiddens=128, norm_shape=[128], ffn阅读论文时的一些常见问题(持续更新)
目录池化层在NLP应用MLM是什么多层感知器-MLP全连接层到底用来干什么？因子分解机token和span整理一下tensor的类型深度学习中Attention与全连接层的区别何在？张量操作词嵌入维度，如何选择？word2vec实现 池化层在NLP应用 想看CS224N NLP with Deep Learning（十一）：NLP中的CNN 池化的作GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第四篇，MLM模型中如何手动计算PVE？
系列部分： GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第一篇，SNP解释百分比之和为何大于1？ GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第二篇，GLM模型中如何计算PVE？ GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第三篇，MLM模型中如何计算PVE？ 今天介绍一下如何手动计算MLM模型GWAS的PVE结果。因为GAPIT中的MLM模型又PVE预训练模型的三大改进方向
预训练模型的改进主要有预训练任务，模型结构和时间空间复杂度优化三个方向，重要性我认为依次递减。 先说预训练任务。最近打天池小布的比赛深刻体会到了一个好的局部极大值的重要性。当预训练模型面对较为简单的下游任务往往会很快地就收敛到一个不那么优的局部极大值，而且由于预训练超一流 | 从XLNet的多流机制看最新预训练模型的研究进展
关注小夕并星标，解锁自然语言处理搜索、推荐与算法岗求职秘籍 导读作为 NLP 近两年来的当红炸子鸡，以 ELMo/BERT 为代表的语言预训练技术相信大家已经很熟悉了。简单回顾下 18 年以来几个预训练的重要工作: ELMo, GPT and BERT ELMo 首先提出了基于语言模型的预训练技术，成功验证了用ALBERT和ELECTRA之前，请确认你真的了解它们
用ALBERT和ELECTRA之前，请确认你真的了解它们 By 苏剑林 | 2020-10-29 | 1653位读者 | 在预训练语言模型中，ALBERT和ELECTRA算是继BERT之后的两个“后起之秀”。它们从不同的角度入手对BERT进行了改进，最终提升了效果（至少在不少公开评测数据集上是这样），因此也赢得了