预训练模型

UER（腾讯）

现存的预训练模型中没有一种可以完美的适用于所有任务，这也给预训练模型的选择带来困难。对于这个问题，论文提供了一种切实可行的解决方案，即UER（Universal Encoder Representations）。论文标题：UER: An …

VLE基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型：支持视觉问答、图文匹配、图片分类、常识推理等

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实…

背景题目： BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension 机构：Facebook AI 作者：Mike Lewis, Yinhan Liu, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Abdelrahman Moha…

如何使用配置文件参数 - 实现预训练模型训练

如何使用配置文件参数 - 实现预训练模型训练引言为什么使用配置文件来预训练模型呢配置文件结构举例实现通过配置文件训练模型如何微调配置文件训练出优秀的模型呢数据集特征模型架构先前研究和经验超参数调优迭代实验和评估引言预训练模型在各个领域的应用取得了显著的成…

深度学习进阶篇[7]：Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化…

深度学习进阶篇-国内预训练模型[6]：ERNIE-Doc、THU-ERNIE、K-Encoder融合文本信息和KG知识；原理和模型结构详解。

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化…

使用预训练模型自动续写文本的四种方法

作者：皮皮雷来源：投稿编辑：学姐这篇文章以中文通用领域文本生成为例，介绍四种常用的模型调用方法。在中文文本生成领域，huggingface上主要有以下比较热门的pytorch-based预训练模型： 本文用到了其中的ue…

预训练机制(3)~GPT、BERT

目录 1. BERT、GPT 核心思想 1.1 word2vec和ELMo区别 2 GPT编辑 3. Bert 3.1 Bert集大成者 extension：单向编码--双向编码区别 3.2 Bert和GPT、EMLo区别 3.3 Bert Architecture 3.3.1 explanation：是否参数多、数据量大，是否过拟…

BERT模型结构可视化与模块维度转换剖析

大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，科大讯飞比赛第三名，CCF比赛第四名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法…

Talk | 微软亚洲研究院宋恺涛南大余博涛：面向文本/音乐序列任务的Transformer注意力机制设计

本期为TechBeat人工智能社区第456期线上Talk！ 北京时间11月22日(周二)20:00，微软亚洲研究院研究员——宋恺涛与南京大学硕士研究生——余博涛的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！ 他们与大家分享的主题是: “面向文本/音乐序列任务的Tra…