推理怎么又快又稳？且看我FastBERT / 四六文摘

以BERT为代表的Transformer模型的出现是自然语言处理(NLP)领域近年来最关键的算法创新.目前互联网公司内很多线上服务系统,比如推荐系统.对话系统.翻译系统等,都使用了Transforme ...

目前在NLP领域,出彩的预训练模型的新工作,几乎都是基于BERT的改进,前面我们就介绍了XLNET.今天我来介绍一个更新的工作,相比于BERT,它更轻量,效果也要好. 作者&编辑 | 小Dre ...

NLP 任务(序列标注.分类.句子关系判断.生成式)训练时,通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow,在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理,这种方式很难做到模型沉淀.复用和 ...

11月14日至15日,由中国人工智能学会.嘉兴市人民政府主办,嘉兴市南湖区人民政府.嘉兴科技城管理委员会.浙江未来技术研究院(嘉兴)共同承办的2020第十届中国智能产业高峰论坛(CIIS 2020)在 ...

由于BERT参数众多,模型庞大,推理速度较慢,在一些实时性要求较高.计算资源受限的场景,其应用会受到限制.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 ...

DL之RBM:(sklearn自带数据集为1797个样本*64个特征+5倍数据集)深度学习之BRBM模型学习+LR进行分类实现手写数字图识别输出结果实现代码 from __future__ imp ...

来自:哈工大讯飞联合实验室上一期介绍了在文本生成任务中引入编辑方法,以及Google Research的两篇工作--LaserTagger和Seq2Edits.本期将继续介绍Google的第三篇工作 ...

作者信息 Elesdspline 目前从事NLP与知识图谱相关工作. 导读这两天看到了一篇文章,和我最近的一些思考契合,分享给大家. 知识图谱的数据一般来自于结构化数据或者采用信息抽取等技术挖掘非结 ...

提取 BERT 子架构是一个非常值得探讨的问题,但现有的研究在子架构准确率和选择方面存在不足.近日,来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程,并提取了一个最优子架构 Bort ...

机器之心发布机器之心编辑部云从科技语音组提出了一种基于 BART 预训练模型的语义纠错技术方案,它不仅可以对 ASR 数据中常见的拼写错误进行纠正,还可以对一些常识错误.语法错误,甚至一些需要推理 ...

大家好,我是Giant,这是我的第4篇文章. 文本匹配是自然语言处理领域一个基础且重要的方向,一般研究两段文本之间的关系.文本相似度.自然语言推理.问答系统.信息检索都可以看作针对不同数据和场景的文本 ...

作者 | 卢治合编辑 | 王晔本文转载自:AI科技评论本文是对发表于计算机视觉领域的顶级会议 ICCV 2021的论文"Simpler is Better: Few-shot Sem ...

美国时间6月30日,国际权威AI基准测试MLPerf™刚刚公布最新一期榜单中,在封闭任务赛道的单机测试成绩中,浪潮获全部8项训练任务的4项冠军,NVIDIA.Nettrix各获得2项任务冠军. 这是继 ...

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