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【BERT】BERT模型压缩技术概览
因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。 本文先介绍模型压缩的概念及常见方法；随后，对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。
1.3K20发布于 2020-08-17 - 来自专栏学习和吃饭一样意义非凡
ELECTRA:用Bert欺骗Bert
ICLR2020 斯坦福和Google为我们提供了一种新思路，用Bert来"欺骗"Bert。今天我们来为大家介绍ELECTRA的思路。
1.4K21发布于 2020-03-31 - 来自专栏AI研习社
解密 BERT
BERT简介 毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?
3.4K41发布于 2019-10-24 - 来自专栏腾讯Bugly的专栏
图解BERT模型：从零开始构建BERT
BERT模型与现有方法的文本分类效果。
44.3K3020发布于 2019-01-30 - 来自专栏AINLP
pytorch-pretrained-BERT：BERT PyTorch实现，可加载Google BERT预训练模型
Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注： https://github.com/huggingface
4.9K00发布于 2019-10-10 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
解密 BERT
本文转自『AI开发者』（okweiwu） BERT简介 毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?
1.2K10发布于 2019-10-24 - 来自专栏Notes
BERT详解
bert 是什么？
4.4K54发布于 2020-09-22 - 来自专栏null的专栏
BERT模型解析
BERT的基本原理 BERT是基于上下文的预训练模型，BERT模型的训练分为两步：第一，pre-training；第二，fine-tuning。
1.2K10编辑于 2022-09-27 - 来自专栏数据分析与挖掘
bert相关变体
ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations 减少bert模型的参数： 将词嵌入矩阵进行分解
71020发布于 2021-02-25 - 来自专栏程序员一一涤生
BERT论文解读
预训练的BERT模型可以通过fine-tuned 在广泛的任务中创造新的最佳记录，比如问答任务，语言推理任务等，而不需要对BERT本身架构做实质性的修改。
1.1K40发布于 2019-10-10 - 来自专栏全栈程序员必看
快速使用 BERT 生成词向量：bert-as-service
BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。
2.5K10编辑于 2022-09-05 - 来自专栏mathor
BERT and its family
这就是穷人用的 BERT。在Distill BERT，Tiny BERT，Mobile BERT，Q8BERT，ALBERT 授人以鱼不如授人以渔，究竟有哪些方法可以使Model变小呢？
1.1K30发布于 2020-11-09 - 来自专栏数据派THU
Bert时代的创新：Bert应用模式比较及其它
本文比较了Bert的不同应用模式，并分析了可能的NLP创新路径。 最近两个月，我比较关注Bert的领域应用现状，以及Bert存在哪些问题及对应的解决方案。
82140发布于 2019-05-29 - 来自专栏zingpLiu
BERT模型详解
BERT的损失函数只考虑了mask的预测值，忽略了没有掩蔽的字的预测。这样的话，模型要比单向模型收敛得慢，不过结果的情境意识增加了。
1.7K30发布于 2020-10-27 - 来自专栏我还不懂对话
BERT简单使用
Use BERT as feature 如何调用bert，将输入的语句输出为向量？ 如果在自己的代码中添加bert作为底层特征，需要官方例子run_classifier.py的那么多代码吗？
66720发布于 2021-10-19 - 来自专栏DeepHub IMBA
图解BERT：通俗的解释BERT是如何工作的
谷歌2018年发布的BERT是NLP最有影响力的论文之一。
2.2K30发布于 2021-04-16 - 来自专栏小鹏的专栏
基于bert的余弦距离(bert4keras实现)
本节介绍 基于bert的余弦距离计算相似度。
1.2K20发布于 2020-05-08 - 来自专栏mathor
BERT-of-Theseus
最近了解到一种称为"BERT-of-Theseus"的BERT模型压缩方法，源自论文《BERT-of-Theseus: Compressing BERT by Progressive Module Replacing
65030发布于 2021-06-08 - 来自专栏数据分析与挖掘
bert训练代码
模型 self.bert_model = bert_model(config=bertconfig) self.bert_model.to(self.device)
65840发布于 2020-08-26 - 来自专栏程序员一一涤生
BERT论文解读
预训练的BERT模型可以通过fine-tuned 在广泛的任务中创造新的最佳记录，比如问答任务，语言推理任务等，而不需要对BERT本身架构做实质性的修改。
81500发布于 2019-10-10
腾讯云开发者
