ALBERTALBERT: A Lite BERT For Self-Supervised Learning Of Language Represen
原创
2022-12-26 18:24:16
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Albert Einstein，1879年出生于德国符腾堡的乌尔姆市。1896年进入瑞士苏黎世工业大学学习，并于1900年毕业。他大学期间就表现出“离经叛道”的性格，颇受教授们责难。毕业即失业。1902年到瑞士专利局工作，1909年开始当教授。他早期一系列最具有创造性、最有历史意义的研究工作，如创立相对论，都是在专利局工作时利用业余时间进行的。1914年起，他任德国威廉皇家学会物理研究所所长兼柏林
原创
2022-07-12 10:50:02
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前几天看没事看了眼GLUE榜单就发现了ALBERT这个模型，去arxiv搜了下没搜到，还在想什么时候放出来，没想到在Openreview上。。论文地址：https://openreview.net/pdf?id=H1eA7AEtvSGoogle一出手就是不一样，不再是BERT+的模式，而是做了个大改动。先来感受一下刷榜的乐趣，GLUE：SQuAD：RACE：目前github上已经放出的开源版本：非
原创
2021-03-31 21:37:52
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# 如何使用 PyTorch 实现中文 ALBERT Base
在当今的自然语言处理（NLP）领域，ALBERT 模型因其高效的特性而备受关注。ALBERT，或“A Lite BERT”，是对 BERT 的一种改进，其中中文版本的 ALBERT Base 在许多中文任务中表现良好。本文将为刚入行的小白介绍如何在 PyTorch 中实现中文 ALBERT Base。
## 整体流程
为了简化理
Paper：1909.11942.pdfCode：google-research/albert: ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations核心思想：基于 Bert 的改进版本：分解 Embedding 参数、层间参数共享、SOP 替代 NSP。What动机和核心问题大模型有好表现，但因为
原创
2021-03-28 22:53:07
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BERT词嵌入教程BERT Word Embeddings Tutorial 作者：Chris McCormick and Nick Ryan在本文中，我深入研究了Google的BERT产生的词嵌入，并向您展示了如何通过制作自己的词嵌入来使用BERT。 20年5月27日更新：以使用huggingface中的新transformers库代替旧的pytorch-pretrained-bert库。 如果
[Note: This list of Einstein quotes was being forwarded around the Internet in e-mail, so I decided to put it on my web page. I'm afraid I can't vouch for its authenticity, tell you where it c
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2012-09-04 17:41:16
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1.前言最近重新阅读了BERT和ALBERT文章，所以写下自己的一些感悟。这两篇文章都是Google发出
原创
2023-05-04 21:06:57
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[Note: This list of Einstein quotes was being forwarded around the Internet in e-mail, so I decided to put it on my web page. I'm afraid I can't vouch for its authenticity, tell you where it came from
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2010-05-01 11:18:37
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BERT有很多改进版本，ALBERT是一个轻量化版本。ALBERT源自2020年的发表论文《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SU
原创
2022-09-16 13:43:40
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx这次的albert某种程度上可能比bert本身更具有意义，恰逢中文预训练模型出来，还...
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2021-10-25 11:28:37
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前言在忙毕业论文之前，恰逢ALBERT刚刚出来，当时想着要聊一聊这篇文章的，但实在是懒，毕业不易啊。最近诸事已经告一段落，已经进入佛系毕业状态，尽人事，知天命啊。本文依据论文本身的顺序，按照模块进行描述，并对一些细节展开讨论，最后针对模型效果提一些自己的看法。需要注意的一点是：ALBERT降低了模型参数量从而降低了模型的训练时间（通信开销降低），但是，模型的预测推理时间并没有降低。这点需要牢记，并
原创
2021-03-28 21:46:08
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sudo add-apt-repository ppa:noobslab/macbuntuThis PPA is dedicated to Macbuntu transformation pack for Ubuntu. 更多信息： https://launchpad.net/~noobslab/+archive/ubuntu/macbuntu按回车继续或者 Ctrl+c 取消添加gpg:...
原创
2021-07-27 15:57:37
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文章目录Autograd: 自动求导机制张量（Tensor）梯度 Autograd: 自动求导机制PyTorch 中所有神经网络的核心是 autograd 包。 我们先简单介绍一下这个包，然后训练第一个简单的神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导。 它是一个在运行时定义的框架，这意味着反向传播是根据你的代码来确定如何运行，并且每次迭代可以是不同的。示例张量（Tensor）t
地址 | https://www.zhihu.com/question/347898375/answer/836722282通常，增加预训练模型大小通常会提高模型在下游任务中的性能，但...
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2022-12-28 11:30:46
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所需软件的安装版本软件版本AnacondaPython 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (64-bit)CUDAcuda_9.0.176_win10CuDNNcudnn-9.0-windows10-x64-v7.1不想去一个一个下载，我帮你都整理好了，TensorFlow安装套件 百度云下载地址:链接：https://pan.baidu.com/s/1wSvXlwE12GTw27k
参数比BERT少了80%，性能却提高了。这就是谷歌去年提出的“瘦身成功版BERT”模型——ALBERT。这个模型一经发布，就受到了高度关注，二者的对比也成为了热门话题。而最近，网友Naman Bansal就提出了一个疑问：是否应该用ALBERT来代替BERT？...
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2021-07-02 14:00:35
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、简介 Macropodus自然语言处...
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2021-10-25 15:26:23
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文章目录背景准备工作简单案例Pytorch->ONNXONNX->TensorRT复杂案例编译自定义算子并运行demo转换为onnx准备步骤转换代码异常解析自定义算子转换为Tensorrt转换脚本异常解析之topK修改pytorch源码修改tensorrt源码重新转换异常解析之NonZero自定义算子NMS加入自定义torch层修改torch调用修改TensorRT源码自定义算子Ro
