相关阅读
相关 从Word Embedding到Bert模型---NLP中预训练发展史
文转自张俊林老师，希望加深记忆及理解。 本文的主题是自然语言处理中的预训练过程，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B...
àì夳堔傛蜴生んèń相关 知识增强的NLP预训练模型【将知识图谱中的三元组向量引入到预训练模型中】
将知识引入到依靠数据驱动的人工智能模型中是实现人机混合智能的一种重要途径。 当前以Bert为代表的预训练模型在自然语言处理领域取得了显著的成功，但是由于预训练模型大多是在大规
古城微笑少年丶相关 NLP-预训练模型-2020-NLG：GPT-3【参数量：1750亿（175B）；训练数据量：570GB】
GPT-3依旧延续自己的单向[语言模型][Link 1]训练方式，只不过这次把模型尺寸增大到了1750亿，并且使用45TB数据进行训练。同时，[GPT-3][]主要聚焦于更通用
相关 NLP-预训练模型-2019-NLG：GPT-2【参数量：1542M；训练数据量：40GB】
2.1、GPT-2的核心思想 GPT-2的学习目标是使用无监督的预训练模型做有监督的任务。 语言模型也能够学习某些监督学习的任务，并且不需要明确具体的监督符号。而监督学
左手的ㄟ右手相关 LLM-2022：BLOOM【参数量：1760亿（176B）】【用于训练的token数量：341B】
GPT-3 于 2020 年问世，开辟了一条整个 AI 行业自此以来一直在关注和关注的新道路。科技公司一再制造更好、更大的模型，一个接一个。但是，尽管他们已经投入了数百万美元来
相关 对话预训练_NLP中的预训练语言模型（一）—— ERNIE们和BERTwwm
![084fb69709f176b37300b681f0c41104.gif][] 随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩，预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大
相关 pytorch 修改预训练模型
转载请注明作者和出处： [http://blog.csdn.net/john\_bh/][http_blog.csdn.net_john_bh] 文章目录
相关 tf预训练模型转换为torch预训练模型
在将albert的tensorflow预训练模型转换为 torch类型预训练模型，踩了很多坑。终于解决，希望对大家有用 1. 前期准备 创建一个环境带有torc
不念不忘少年蓝@相关 NLP预训练模型综述
现在深度学习越来越火了，在NLP领域主要使用CNNs、RNNs、GNNs以及attention机制。尽管这些模型取得了一些成绩，但是和CV相比，还是有些差距的，主
还没有评论，来说两句吧...