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Bert不完全手册8. 预训练不要停！Continue Pretraining
paper: Don't stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks GitHub： https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining 论文针对预训练语料和领域分布，以及任务分布之间的差异，提出了DAPT领域适应预训练（domain-adaptive pretraining）和TAPT任务适应预训练（task（五十八）：COCO-LM: Correcting and Contrasting Text Sequences for Language Model Pretraining
（五十八）：COCO-LM: Correcting and Contrasting Text Sequences for Language Model Pretraining Abstract 1. Introduction 2. Related Work 3. Method 3.1. Preliminary 3.2. Pretraining by Correcting and Contrasting 3.2.1. CORRECTIVE LANGUAGE MODELING 3.2.2. SERNIE3随笔
目录 前言 一、ERNIE结构分析 二、预训练的结构 1.基于字的Pretraining 2.基于结构的Pretraining 3.基于知识的Pretraining 三、预训练的流程 1.Pipeline 2.实例 3.综述 四、总结 1.数据处理 2.模型参数 前言 预训练模型，百度的ERNIE第三代。相比T5 10billion, GPT 175billion文献阅读笔记:RoBERTa：A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach
0. 背景 机构：Facebook & 华盛顿大学 作者：Yinhan Liu 、Myle Ott 发布地方：arxiv 论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.11692 论文代码：https://github.com/pytorch/fairseq 1. 介绍 RoBERTa 模型是BERT 的改进版(从其名字来看，A Robustly Optimized BERT，即简单粗暴称为强力