DeBERTa[DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention](https:/
原创
2022-12-26 18:13:27
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DeBERTa刷新了GLUE的榜首，本文解读一下DeBERTa在BERT上有哪些改造DeBERTa对BERT的改造主要在三点分散注意力机制为了更充分利用相对位置信息，输入的input embedding不再加入pos embedding, 而是input在经过transformer编码后，在encoder段与“decoder”端 通过相对位置计算分散注意力增强解码器（有点迷）为了解决预训练和微调时
原创
2021-04-10 12:03:11
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DeBERTa刷新了GLUE的榜首，本文解读一下DeBERTa在BERT上有哪些改造DeBERTa对BERT的改造主要在三点分散注意力机制为了更充分利用相对位置信息，输入的input embedding不再加入pos embedding, 而是input在经过transformer编码后，在encoder段与“decoder”端 通过相对位置计算分散注意力增强解码器（有点迷）为了解决预训练和微调时
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2021-04-10 12:03:05
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点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！DeBERTa刷新了GLUE的榜首，本文解读一下DeBERTa在B
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2021-06-24 17:59:33
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首，本文解读一下DeBERTa在BERT上有哪些改造DeBERTa对BERT的改造主要在三点分散注意力机制为了更充...
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2022-05-25 14:00:05
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概 览Transformer 已经成为神经语言建模中最有效的神经网络结构。与按顺序处理文本的递归神经网络（RNNs）不同，Transformers 应用自关注并行地计算输入文本中的每个单词的注意力权重，该权重衡量每个单词对另一个单词的影响，从而能够实现比 RNNs 更好的并行大规模模型训练。自 2018 年以来，我们看到了一组基于 Transformer 的大规模预训练语言模型（PLMs）的
原创
2021-03-28 16:59:18
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1.基本介绍DeBERTa（Decoding-enhanced BERT with disentangled attention）模型是微软在2021年提出的，到现在其实已经迭代了三个版本，第一版发布的时候在SuperGLUE[1]DeBERTa（Decoding-enhanced BERT with disentangled attention）模型是微软在2021年提出的，到现在其实已经迭代了
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，
