谷歌bert模型

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 源创评论按： 近日，谷歌宣布将 AI 语言模型 ELECTRA 作为 TensorFlow 之上的开源模型发布。该方法用到了一种称为替换令牌检测（RTD）的新预训练任务，使其能够在从所有输入位置学习的同时，训练双向模型。 并且，在同等计算资源的情况

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 开发者按： 近日，谷歌发布了包含 7 种语言释义对的全新数据集，即：PAWS 与 PAWS-X。BERT 通过该数据集的训练，在释义对问题上的精度实现了约为 3 倍的提升；其它先进的模型也能够利用该数据集将精度提高到 85-90%。谷歌希望这些数据集将有助

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按： 去年 11 月份，谷歌研究团队在 GitHub 上发布了万众期待的 BERT，它不仅在 11 项 NLP 测试中刷新了最高成绩，甚至还表现出全面超越人类的惊人结果。但 BERT 带来的震撼还未平息，今日又一个令众多 NLPer 兴奋的消息发布

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按，NLP（自然语言处理）被誉为人工智能「皇冠上的明珠」，其发展备受学术和产业界关注，而今 NLP 领域再次迎来重大突破。2019 年 3 月，百度提出知识增强的语义表示模型 ERNIE（Enhanced Representation from kNowledge Int

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Google Open Sources BERT to Train Natural Language Models Without Breaking the Bank作者 | Jesus Rodriguez翻译 | micah壹路向北     校对 | 酱番梨整理 | 菠萝

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：本文是追一科技潘晟锋基于谷歌论文为 AI 科技评论提供的解读稿件。 最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调