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手把手教你完成句子分类，最好上手的BERT初级使用指南
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日志服务
过去几年里，机器学习语言处理模型的发展十分迅速，已经不再局限于实验阶段，而是可以应用于某些先进的电子产品中。
大数据文摘
2019-12-18
4.2K
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基于知识蒸馏的BERT模型压缩
NLP 服务
日志服务
在过去一年里，语言模型的研究有了许多突破性的进展， 比如GPT用来生成的句子足够以假乱真[1]；BERT, XLNet, RoBERTa [2,3,4]等等作为特征提取器更是横扫各大NLP榜单。但是，这些模型的参数量也相当惊人，比如BERT-base有一亿零九百万参数，BERT-large的参数量则高达三亿三千万，从而导致模型的运行速度过慢。为了提高模型的运行时间，本文率先提出了一种新的知识蒸馏 (Knowledge Distillation) [5] 方法来对模型进行压缩，从而在不损失太多精度的情况下，节省运行时间和内存。文章发表在EMNLP 2019。
大数据文摘
2019-10-16
943
0
BERT烹饪之法：fintune 的艺术
日志服务
BERT 预训练模型就如宰好待烹的猪，则 finetune 便是烹饪之法，猪头能用来做成香糯浓醇的烧猪头肉，猪蹄能用来做成劲道十足的红烧猪蹄，身上的梅花肉，五花肉，里脊肉也各有各的做法。于是对于 Bert finetune，也就有各种料理之法。
大数据文摘
2019-05-07
1.3K
0
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