可能是由于以下几个原因导致的:
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以往的研究中,高稀疏度往往与准确率损失相关联,或者在处理复杂任务时难以维持高准确率。...这种方法不仅减少了模型的存储需求,还降低了推理阶段的计算需求。 简化的超参数调整:稀疏预训练为模型提供了一个更健壮的基础,通常可以减少在剪枝微调过程中所需的广泛超参数调整。...减少的计算需求:使用预训练的稀疏模型可以在单次微调运行中达到收敛,与传统的“在微调过程中进行剪枝”的路径相比,这种方法通常涉及将一个密集模型收敛,然后进行剪枝和额外的微调,因此可以显著减少计算需求。...将SparseGPT剪枝与稀疏预训练相结合,不仅提高了模型在复杂任务中的表现,还通过减少所需的计算资源和简化模型优化过程,为大型语言模型的高效部署提供了新的可能性。...这种方法不仅节省了功耗,还提高了性能,因为处理器可以跳过那些不会对结果产生影响的零值计算。
由于训练数据负例样本采用了负采样的方式,这部分数据中混合了少量高质量的短语,为了减少负例噪声对短语预估质量分的影响,可以通过集成多个弱分类器的方式减少误差。...4.1.1 模型蒸馏 我们尝试了对BERT模型进行剪裁和蒸馏两种方式,结果证明,剪裁对于NER这种复杂NLP任务精度损失严重,而模型蒸馏是可行的。...,此时滑动窗口圈定的各个位置的距离间隔等于1。...高层卷积使用膨胀卷积(Atrous Convolution)操作,滑动窗口圈定的各个位置的距离间隔等于d(d>1)。通过在高层使用膨胀卷积可以减少卷积计算量,同时在序列依赖计算上也不会有损失。...混合精度:混合精度指的是FP32和FP16混合的方式,使用混合精度可以加速BERT训练和预测过程并且减少显存开销,同时兼顾FP32的稳定性和FP16的速度。
模型只用少量新类样本进行训练,保证新类效果的前提下不遗忘旧类知识。为了解决少样本类增量学习的灾难性遗忘问题,我们使用训练好的 NER 模型对旧类生成合成数据来提升新类训练效果。...中是一致的,因此这种校正不会造成额外的影响。...合成数据的蒸馏损失为 KL 散度损失: ▲ KL散度损失 最后,模型训练总的损失为 CE 和 KL 损失的加权和,本文权重参数设为 1: ▲ 总loss 这里简单分析一下,CE 损失的目的是让模型学到新实体的知识...其损失函数为: ▲ 负对数损失 但是这样合成的数据可能并不真实,在合成数据上训练并且在真实数据上测试会存在 domain gap。因此本文提出使用对抗训练,利用真实数据使合成数据更加真实。...二分类判别器的训练目标和对抗损失如下: ▲ 二分类器的目标 ▲ 对抗损失 最后,构建合成数据的总损失如下: ▲ 总损失 其中,,即每两层之间进行匹配,β 是一个超参数,本文设置为 10。
同时提出了一种最大平均差异(MMD)的变体,即标签感知最大平均差异(La-MMD),以显式地减少具有相同标签的表征在两个领域之间的差异。...La-LSTM的损失函数是由CRF的损失函数LC,La-MMD的损失函数LLa-MMD,CRF层上的参数相似度损失Lp和正则化项Lr线性组合起来的: ?...因此,作者提出了标签感知的MMD(La-MMD),明确减少具有相同标签的隐藏表示之间的差异。对于每个标签分类y,计算具有相同标签y的源/目标样本的隐藏表示之间的平方总和。...使用CM-NER在12个迁移任务中评估了跨专业NER的La-DTL,结果如表2所示。对于每个任务,取整个源域训练集和10%的目标域训练集训练数据。使用目标域中的开发集来搜索包括训练集在内的超参数。...在MMD-CRF-L2中,La-DTL中的LLa-MMD损失被替换为MMD损失。
AED:无监督表示学习通过自编码变换而不是自编码数据 基于注意力的视点选择网络用于光场视差估计 基于CNN的中文lexicon rethinking NER模型 使用混合精度的方法在GPU集群上进行深度循环神经网络的训练...,使得模型的训练速度加快、内存消耗降低,并且模型的表现分数并不会下降。...同时,作者还研究了使用参数来对损失函数进行缩放,以此提高模型在集群环境下的收敛速度 研究意义:无论是循环神经网络,还是卷积神经网络,模型的规模越来越大,本文作者所提出的各种技巧,能解决训练过程实际的问题...,一方面,能在保证了模型的准确率的情况下减少训练的成本,另一方面,也有助于在当前的资源下,训练更大的模型。...基于CNN的中文lexicon rethinking NER模型 论文名称:CNN-Based Chinese NER with Lexicon Rethinking 作者:Tao Gui 发表时间:2019
上一期我们介绍了NER的基本概念,大致介绍了NER常用的模型。本期我们详细介绍目前NER最常用的两种深度学习模型,LSTM+CRF和Dilated-CNN。...Dilated Convolution with 3*3 kernel 如上图所示,相比原来的正常卷积,膨胀卷积多了一个超参数,称之为膨胀率(dilation rate),指的是kernel的间隔数量...“膨胀”的好处是,不做池化,不损失信息的情况下,增大了感受野,让每个卷积输出都包含较大范围的信息。...并行计算的优势,提高训练和预测时的速度;另一方面,可以减轻CNN在长序列输入上特征提取能力弱的劣势。...现在绝大部分的NER任务都是采用这样的一套框架。本文详细的介绍了上述两种方法的模型结构和本质,具体的实现和代码,包括数据预处理,模型搭建,训练,部署等在我们的知识星球里都有详细的介绍
最后接一个softmax层,预测是每一个标记的概率。 这里解码层跟现今大部分的模型不一样,如今的NER模型通常采用CRF,感兴趣的同学,可以试试效果会不会变好。 3) 关系分类层 ?...最后,经过一个softmax层就可以输出这两个实体是某种关系的概率了。 3 训练过程 训练过程采用RMSprop优化器,NER喝RC的损失函数分别为: ? ?...需要注意的一点是,模型在训练时,先把NER模型训练一段时间,获得一定的准确度后,再进一步加入关系分类模型一起训练。...有意思的一点是,作者认为大部分有关系的实体,他们之间相差的词不会超过20个,所以再模型里加了一个Lmax的超参数,假如两个实体间的距离超过了20,则认为他们没有任何关系。...总结 联合模型的想法其实挺朴素的,主要基于如下两个点: 1.减少模型间的误差传递。 2.让NER和RC模型共享参数,让RC模型能够充分利用NER模型获取到的实体间的语义信息。
Thus, we modify the optimization objective: ----上面的优化目标函数是存在风险的,它不能创造一个比较安全的间隔,所以我们希望存在一个这样的间隔,并且这个间隔需要大于...-----有希望了解的可以看svm的推导,这里的意思是说,我们把间隔设置为1,这样我们可以让其他参数在优化过程中自动进行调整,并不会影响模型的表现 梯度更新 ?...的计算。这点对于理解反向传摇是非常重要的一一反向传摇的梯度只受它们所贡献的值的影响。 ? 在随后的前向计算中和 ? 相乘计算得分。我们可以从最大间隔损失看到: ? 我们只分析 ?...一个常见的解决过拟合的问题就是采用L2正则化(只需要给损失函数J添加一个正则项),改进的损失函数 ? 对上面公式的参数解释,λ是一个超参数,控制正则项的权值大小, ? 是 ?...能够有效,测试阶段的神经元的预期输出应该和训练阶段大致相同---否则输出的大小存在很大差异,所以我们通常需要在测试阶段将每个神经元的输出除以P(P是存活神经元的概率) Parameter Initialization
基于此,我们采用 MAML 来促进领域不变的内部表征学习而不是针对特定领域特征的学习。这种方式训练的元学习模型对于目标域的样本更加敏感,因此只需要少量样本进行微调就能取得很好的效果而不会过拟合。...▲ fθ:编码器 ▲ 概率分布 模型的训练误差在交叉熵损失基础上添加了最大值项来缓解对于损失较高的 token 学习不足的问题: ▲ 交叉熵损失 推理阶段采用了维特比解码,这里我们没有训练转移矩阵,...,损失采用上文所述的损失函数。...然后使用更新后的参数 Θ' 在查询集上进行评估,将一个 batch 内的所有 episode 的损失求和,训练目标是最小化该损失: 用上述损失来更新模型的原参数 Θ,这里使用一阶导数来近似计算: MAML...,使用支持集中属于同一实体类的跨度的求和平均作为类原型的表示: 模型的训练过程先采用支持集计算每个类原型的表示,然后对于查询集中的每个跨度,通过计算其到某一类原型的距离来计算其属于该类的概率: 模型的训练目标是一个交叉熵损失
之后的研究针对 TrAdaBoost 进行了相应的改进也取得了不错的效果。例如,王红斌等人在分类器集成中增加迁移能力参数,让模型充分表征语义信息,在 NER 中提高精度也能显著减少标注成本。...在 NLP 中,前期工作通常会借助语言预训练模型学习文本的词义信息,这种方式构建了公共的词嵌入表示空间,词嵌入在 NER 中通常作为输入。...在输出级适配中将来自 LSTM 层输出的隐藏状态作为其输入,为重构的 CRF 层生成一系列新的隐藏状态,进而减少了知识迁移中的损失。 ?...面向少量标注数据 NER,最直接的方法是数据增强,通过优先挑选高质量样本参与训练,这种方法在窄域中能实现较高的准确率。但是针对不同领域所需的策略也不同,领域的泛化能力一般。...相较于模型迁移,特征变换更加注重细粒度知识表示,这种方法利用特征重组和映射,丰富特征表示,减少知识迁移中的损失,在一定程度上能实现“零样本”学习,但是这种方法往往难以求出优化解,过适配现象也会造成消极影响
我们一般用人工标注一个足够大的高质量训练数据,然后基于这个训练数据训练好模型,再利用训练好的模型来做大规模的NER。...比如「我国的自然资源局部集中现象很普遍」这句话里的「自然资源局」是一个部门名称吗?显然不是。 我们可以用分词的方法来减少歧义带来的困扰。...由于句子数量较多,可以使用一个以ngram为key、句子列表为value的 倒排索引来辅助减少计算量。 4.3 数据扩增 4.3.1 文本数据扩增的困难 做 CV 的同志们真是幸福。...我能理解的原因主要有2个: 图像是对真实世界的一种比较直接的描述方式,信息的损失量比较小的同时,人可以基于自己的视觉经验对图像做各种各样的变换 图像数据具有比较强的空间相关性,我们施加的变换不会完全破坏这种相关性...因此,这句话中,模型的召回率是: 5.3 如何判定模型结构有效 用全量训练数据之前,一定要先用一份较小的数据(比如测试数据),训练模型,看一下模型会不会过拟合,甚至记住所有的样本。
我们一般用人工标注一个足够大的高质量训练数据,然后基于这个训练数据训练好模型,再利用训练好的模型来做大规模的 NER。...比如「我国的自然资源局部集中现象很普遍」这句话里的「自然资源局」是一个部门名称吗?显然不是。 我们可以用分词的方法来减少歧义带来的困扰。...由于句子数量较多,可以使用一个以 ngram 为key、句子列表为value的 倒排索引 来辅助减少计算量。 4.3 数据扩增 4.3.1 文本数据扩增的困难 做 CV 的同志们真是幸福。...我能理解的原因主要有3个: 图像是对真实世界的一种比较直接的描述方式,信息的损失量比较小的同时,人可以基于自己的视觉经验对图像做各种各样的变换; 图像数据具有比较强的空间相关性,我们施加的变换不会完全破坏这种相关性...因此,这句话中,模型的召回率是: 精度是: 5.3 如何判定模型结构有效 用全量训练数据之前,一定要先用一份较小的数据(比如测试数据),训练模型,看一下模型会不会过拟合,甚至记住所有的样本。
▲ 轻量化构建NER标注数据 通过以上步骤,不需要花费很多人力,自己一人就可以完成整个流程,减少了很多人工标注、验证的工作;得到的数据也足够优质。...一般在 Bert 接下游任务时,我都会选择第二种全部训练的方式,不冻结参数,虽然训练慢,但拟合能力强;尤其是用 bert-base 这类预训练模型时,这些模型在电商领域直接适配并不会很好,更新 bert...5 个超大的 list,爆内存的问题就解决了,虽然这块会有一定的速度损失。...先说一下模型为什么没有出现单标签时的过拟合问题,因为在近 1k 个标签模型训练时,学习难度直接上去了,模型不会很快的收敛,单标签时任务过于简单,容易出现过拟合。...CascadeBertCRF 相比 BertCRF,主要是提供了一种超多实体识别的训练思路,且模型的效果没有损失,训练速度和推理速度有大幅提高。
如上图所示,对于来自源域的每个输入,将其上下文与从目标未标记域检索到的语义相似的文本组合起来,以丰富语义并减少表面形式的域差异。然后,模型将学习源输入和目标上下文的任务区分。...如上图所示, 显示了 NER 任务上仅编码器模型的训练过程概述,MLM 目标会鼓励编码器学习与源域无法区分的目标分布。...最后作者也对比了自适应ICL和自适应预训练,自适应 ICL 在执行任务预测时将源输入与目标上下文混合,而自适应预训练只需要源输入;自适应ICL同时学习两个损失。...结果见上表,可以观察到,与 NoICL 相比,预训练对 SA 任务带来的收益很小,可以推测 SA 数据集中的域差距比 NER 数据集中的域差距更小。...该框架通过检索目标域的相似示例作为上下文,结合任务损失和领域适应损失进行情境学习,以实现知识迁移。实验采用了多个源域和目标域的数据集,包括命名实体识别(NER)和情感分析(SA)任务。
其中*可以是三种语言任务之一,而 V^{*} 表示每个任务的语言标签的数量。这里使用标准交叉熵损失来优化每个语言任务。 ...模型整个训练损失函数如下所示: 直觉上,掩码语言模型任务是所有子任务中最重要的一个。然而,如何决定每个语言任务的比例因子 λ_i 呢?...针对这个问题本文提出了一个语言信息预训练(LIP)策略来解决这个问题。从这些语言特征来看,它们并不是完全等价的。NER特征依赖于POS标记的输出,而DEP特征同时依赖于POS和NER标记。...形式上,损失缩放参数由当前训练步长t和缩放 T_* 控制着每项语言任务的学习速度。 具体来说,在这篇论文中,设 T_* 分别为POS、NER和DEP特征总训练步长的1/6、1/3和1/2。...在总训练步数的1/2之后,训练损失将变为一下公式: 其中所有任务对总损耗的贡献相等。这样,POS特征学习速度最快,其次是NER和DEP,通过经验发现这个策略的性能更好,并且符合直观的想法。
本文对nested NER和flat NER的实验,分别采用不同的数据集 1....BERT或者ELMo等预训练模型 2.2 Nested NER 2003年重叠实体的识别还采用手工定义的规则,2007年提出两层CRF模型解决Nested NER的问题,第一层CRF识别最里层的实体,后续的...今年来,多加入预训练模型如BERT或者ELMo,2019年Strakova等将NER看作seq2seq的生成问题。...3.4 训练与测试 训练时, 有两组标签: 和 ,则我们的损失可以表示为: ? 则整个span的损失表示为: ? 则整体的训练目标为最小化下式: ? 其中 ?...上述三个损失在端到端网络中联合训练。 测试时,start和end首先分开,然后再用排列的方法来定位跨度段span 4. 实验 4.1 Nested NER的实验 ?
如果预期模型只接受和使用小写字母,那么可以用这种技术来减少它所需要的词汇量的大小。 经过规范化处理后,我们的例子字符串将看起来像 “Jack Sparrow loves new york!”。...这是流水线的一部分,需要在你的语料库上进行训练(如果你使用的是预训练的标记器,则是已经训练过的)。该模型的作用是将词分成子词,以减少词汇量的大小,并试图减少词汇外标记的数量。...' 现在我们了解了SentencePiece的工作原理,让我们看看如何将我们的简单例子编码成适合NER的形式。首先要做的是给预训练的模型加载一个标记分类头。...训练可能失败的例子包括: 我们可能不小心掩盖了太多的标记,也掩盖了一些我们的标签,从而得到一个真正有希望的损失下降。...尽管我们能够证明,当只有少量的标记例子可供微调时,从德语到法语的跨语言转换是有效的的,但如果目标语言与基础模型被微调的语言有很大不同,或者不是预训练时使用的100种语言之一,这种良好的性能通常就不会出现
, 融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术,提供便捷快速的知识蒸馏框架,用于以较低的性能损失压缩神经网络模型的大小,提升模型的推理速度,减少内存占用。...任务:文本分类、阅读理解、序列标注等 TextBrewer目前支持的知识蒸馏技术有: 软标签与硬标签混合训练 动态损失权重调整与蒸馏温度调整 多种蒸馏损失函数: hidden states MSE, attention-based...,并提供预定义的蒸馏策略以及多种知识蒸馏损失函数 Utilities:模型参数分析显示等辅助工具 用户需要准备: 已训练好的教师模型, 待蒸馏的学生模型 训练数据与必要的实验配置, 即可开始蒸馏 在多个典型...examples/notebook_examples/msra_ner.ipynb (中文): MSRA NER中文命名实体识别任务上的BERT模型训练与蒸馏。...examples/msra_ner_example (中文): MSRA NER(中文命名实体识别)任务上,使用分布式数据并行训练的Chinese-ELECTRA-base模型蒸馏。
得到的训练集主要用于构建一个候选短语是否有效的二分类器,通过模型打分来评估候选短语的有效性。因为训练集中负样本混杂了少量正样本,所以为了降低负例对短语评估质量得分的影响,通过集成多个弱分类器减少误差。...此外,采用Bootstrapping方式,初次得到短语质量分后,重新根据已有短语质量分以及远程语料搜索日志更新训练样本,迭代训练提升短语质量打分器效果,有效减少了伪正例和伪负例。...4.3.1 模型蒸馏 美团技术团队尝试了对BERT模型进行剪裁和蒸馏两种方式,实验结果证明剪裁对于NER这种复杂NLP任务精度损失严重,而模型蒸馏是可行的。...美团技术团队构建IDCNN-CRF作为简单模型去学习复杂模型BERT,在没有明显精度损失的前提下,蒸馏模型的在线预测速度有数十倍的提升。...该方法十分适合美团搜索场景下的BERT模型优化,原因是搜索有明显的高低峰期,可提升高峰期模型的吞吐量; 混合精度:混合精度指的是FP32和FP16混合的方式,使用混合精度可以加速BERT训练和预测过程并且减少显存开销
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