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每日论文速递 | 陈丹琦新作：启发式核心-理解PLM子网络

深度学习自然语言处理 分享 整理：pp 摘要：之前的研究发现，使用不同随机种子进行微调的预训练语言模型（LMs）可以获得相似的域内性能，但在句法泛化测试中的泛化效果却大相径庭。...A：论文通过以下步骤来解决预训练语言模型泛化能力的问题： 子网络分析：研究者们使用结构化剪枝技术来隔离BERT模型中的不同子网络。这些子网络是模型的子集，包含一部分注意力头和前馈网络层。...通过这种方法，他们能够评估这些子网络在特定任务上的表现。 性能评估：对这些子网络在ID和OOD评估集上进行测试，以观察它们在不同数据集上的表现。这有助于理解哪些子网络能够泛化，哪些不能。...A：论文中进行了一系列实验来探究预训练语言模型（BERT）的泛化能力，具体实验包括： 多种子微调：使用不同的随机种子对BERT模型进行微调，以观察在相同领域（in-domain, ID）和不同领域（out-of-domain...剪枝实验：使用结构化剪枝技术来隔离和评估不同的子网络，发现稀疏子网络通常泛化能力较差。此外，随着模型稀疏性的增加，其在OOD任务上的泛化能力下降。

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《BERT基础教程：Transformer大模型实战》读书笔记

合并具有高相似度的符号对，其相似度由在给定的数据集上训练的语言模型提供。变体ALBERTALBERT：A Lite version of BERT，BERT的精简版，尽量缩短训练时间。...不执行下句预测任务，只用掩码语言模型构建任务进行训练。以大批量的方式进行训练。使用字节级字节对编码作为子词词元化算法。...由于编码器已经经过预训练，它可能会过拟合，而解码器没有经过预训练，它可能会欠拟合。为解决这个问题，需要使用两个Adam优化器，分别用于编码器和解码器，并对二者使用不同的学习率。...XLM模型使用字节对编码，并对所有语言创建共享词表。...Sentence-BERT模型使用二元组网络架构来执行以一对句子作为输入的任务，并使用三元组网络架构来实现三元组损失函数。

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    深度解析BERT：从理论到Pytorch实战

    本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。...BERT的架构 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型基于Transformer架构，并通过预训练与微调的方式，对自然语言进行深度表示...部件的组合 每个Encoder层都依次进行自注意力和前馈神经网络计算，并附加Layer Normalization进行稳定。...# 在测试数据集上进行评估... 通过这样的微调过程，BERT模型不仅能够从预训练中获得的通用知识，而且能针对特定任务进行优化。...从其强大的双向注意力机制，到预训练和微调的多样性应用，BERT已经在自然语言处理（NLP）领域中设置了新的标准。

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    (含源码)「自然语言处理(NLP)」社区问答评估&&各种Bert模型优化对比

    我们使用了谷歌众包团队在2019年收集的数据，并针对我们的问题微调了预训练的BERT模型。...因此，只需增加一个输出层，就可以对预先训练的BERT模型进行微调，从而为各种任务创建最优模型，例如问答和语言推理，而无需对特定于任务的体系结构进行实质性修改。Bert概念简单，经验性很强。...多头注意中，不同的注意头执行不同的计算，然后在最后进行求和。本文称之为“talking头注意力”的新变换打破了这种分离。我们插入另外两个学习过的线性投影 ? 和 ?...我们评估了许多降噪方法，通过随机改装原始句子的顺序并使用新颖的填充方案（其中文本段被单个掩码标记替换）来找到最佳性能。当对文本生成进行微调时，BART特别有效，并且对于理解任务也很有效。...在这项工作中，我们提出了一种方法来预训练一种较小的通用语言表示模型，称为DistilBERT，然后可以对其进行微调，使其在更大范围的任务中表现良好。

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    Research | 使用无监督学习、多任务学习的分子性质预测新方法

    因此，每个训练样本都可以通过不同数量的SMILES表示进行扩展，以增加数据多样性并帮助学习隐藏在SMILES字符串的复杂语法中的关键相关模式。...MTL-BERT模型首先通过掩码标记预测任务对大量未标记的分子数据进行预训练，以挖掘SMILES字符串中的上下文信息。在预训练阶段，首先使用不同的起始原子和遍历顺序枚举SMILES字符串。...Cano-BERT去除了MTL-BERT模型中的SMILES枚举步骤，仅使用canonicalSMILES对BERT模型进行预训练，并对每个任务分别微调预训练的BERT模型。...除了更好的预测性能外，MTL-BERT模型不需要对每个任务进行复杂的超参数搜索，而且运行非常高效，这充分证明了其作为分子性质预测的良好选择的潜力。...为了验证MTL-BERT模型是否能够合理分配注意力权重，本文对LogS和AMES任务的测试集中的一些分子进行了分析。LogS任务与分子的水溶性有关。

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    架构瓶颈原则：用注意力probe估计神经网络组件提供多少句法信息

    然后使用 V-information 来量化这个数量。通过评估流行的 transformer 语言模型注意力机制，该研究发现关于句子的语法树信息大部分都可以由模型提取。...预训练语言模型在各种自然语言处理任务上的惊人表现，引起了人们对其分析的兴趣。Probing 是进行此类分析所采用的最普遍的方法之一。...使用辅助任务对 probing 进行训练和验证，以发现是否捕获了此类辅助信息。...一般来讲，研究者首先冻结模型的权重，然后在模型的上下文表示的基础上训练probe，从而预测输入句子的属性，例如句法解析（其对句子结构进行分析，理清句子中词汇之间的连接规则）。...最后，研究者将 BERT 的注意力权重（通过其预训练的注意力头计算）直接插入到原文公式 (8) 并分析产生的未标记附件分数。英语相关的 BERT 结果如下图 2 所示。

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    【机器学习】--- 自然语言推理（NLI）

    注意力机制可以有效识别出这些相关部分，并加权聚焦。通过这种方式，模型可以更精确地进行推理。...XNLI数据集推动了跨语言自然语言推理的研究，为开发多语言模型提供了数据支持。 5. 实现一个NLI系统 接下来，我们将基于BERT模型实现一个简单的NLI系统，并使用SNLI数据集进行训练和评估。...训练完成后，我们可以在验证集上对模型进行评估，查看其在NLI任务上的表现。...}") 5.4 模型预测 模型训练完毕后，可以使用该模型对新的前提和假设对进行推理。...通过本文的介绍，你应该已经对NLI有了深入的理解，并掌握了使用BERT模型进行自然语言推理的基本方法。

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    Bert类模型也具备指令遵循能力吗？

    近期，一些研究开始探索使用BERT进行非自回归文本生成，并在性能上取得了积极的反馈。这些尝试仍遵循传统的预训练和任务特定微调范式。...利用Bert进行语言生成 与传统的从左到右的单向语言模型不同，BERT家族使用的条件独立分解捕捉了训练中标记之间更复杂的依赖关系。这种复杂性在从头开始生成可靠文本时带来了挑战。...具体来说，给定训练对 (X, Y) ，预训练的MLM包含 L 层，每层包括一个自注意力层和一个前馈层。...这样，我们只需要一个预训练的BERT模型即可节省模型参数，并加速训练过程。然而，混合注意力机制首先需要获取最后一层的源表示。我们必须在训练期间通过模型两次，导致训练效率降低。...首先，在给定的训练对 (X, Y) 中，我们均匀地掩盖1到L（目标长度）的标记，采用CMLM（条件掩码语言模型）的方式，与BERT家族的原始固定掩膜不同。

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    KDD 2021 | 用NAS实现任务无关且可动态调整尺寸的BERT压缩

    欢迎感兴趣的读者点击阅读原文，查看论文全文。 不同设备往往对训练的模型有不同的要求，如模型占用内存的大小、推理时延等。为了满足设备的要求，技术人员往往需要对大规模的预训练模型进行压缩处理。...表1：之前的 BERT 压缩工作 为了让 NAS-BERT 实现上述目的，研究员们直接在上游预训练阶段对 NAS-BERT 进行了架构搜索（NAS）与训练，并且一次性搜索出各种大小的模型，以方便各种场景的部署...通过这种方式，可以将更多的计算资源给到更有希望的架构，进而得到更加准确的评估，这既减少了资源的浪费，又加快了搜索过程。 然而直接对整个搜索空间进行裁剪，会导致无法得到大量不同大小的架构。...而 NAS-BERT 只使用了简单的两阶段蒸馏来突出其搜索出的架构优势，不使用复杂的蒸馏技术或训练方法，如注意力蒸馏，逐层替换等。...其拥有新颖的搜索空间、卷积、注意力、前馈网络以及不同的隐藏层大小。加上高效的搜索方法，NAS-BERT 可以探索出不同操作的复杂组合方式得到模型的潜力。

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    BERT新转变：面向视觉基础进行预训练！

    （一）ViLBERT：联合图像和文本表征的BERT拓展 受BERT的启发，可以发展出类似的模型并训练出能够从文本-图像对中学习到图像和文本的联合表征。...这种方法允许对每种模态使用可变的网络深度，并支持不同深度的跨模态连接。 ViLBERT的模型如Figure 2所示。该模型由分别作用于图像区域和文本段的2个平行BERT-style的模型组成。...这种结构允许每个模态有不同的深度，并通过共注意力机制实现稀疏交互。虚线框下的乘数下标表示重复的层。...(2)没有使用预训练的ViLBERT。需要注意的是，该基准仍然对语言流进行BERT的初始化，并使用与完整ViLBERT模型相同的Faster R-CNN模型进行图像区域的表征。...（四）大规模训练数据的优点 从Conceptual Caption数据集中随机取25%和50%的子集，并使用与上面相同的设置进行预训练和finetune ViLBERT。

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    文本分类综述 | 迈向NLP大师的第一步（中）

    然后我们将详细讨论每一种类别的方法，涉及该方法相关预测技术的发展和基准数据集。 ? 此外，本综述还提供了不同方法之间的全面比较，并确定了各种评估指标的优缺点。...传统方法仅使用单词袋（bag-of-words）并取得了良好的效果。但是，当有许多具有不同的主题粒度标签时，词袋的表征能力可能不足。...TL;DR 语言模型的预训练能带来显著的性能提升，但详细比较不同的预训练方法仍然具有挑战性，这是因为训练的计算开销很大，并且通常是在不同大小的非公共数据集上进行的，此外超参数的选择对最终结果有很大的影响...；双流自注意力机制；引入transformer-xl，解决超长序列的依赖问题；采用相对位置编码 TL;DR 凭借对双向上下文进行建模的能力，与基于自回归语言模型的预训练方法（GPT）相比，基于像BERT...全面的经验实验表明，我们的方法能够让模型在规模可伸缩性方面远优于BERT。我们还使用了一种对句子间连贯性进行建模的自监督损失函数，并证明这种方法对多句子输入的下游任务确实有帮助。

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    构建AI智能体：大语言模型BERT：原理、应用结合日常场景实践全面解析

    这种范式首先在无标注的大规模文本数据上进行预训练，学习通用的语言表示，然后通过少量的标注数据对特定任务进行微调。...使用预训练的BERT模型作为编码器2. 在BERT顶部添加一个线性分类层3. 对每个token的输出向量进行分类，预测实体标签4....使用预训练的BERT模型作为编码器2. 在BERT顶部添加一个线性分类层3. 对每个token的输出向量进行分类，预测实体标签4....：使用Qwen API进行答案提取，模拟BERT答案跨度预测的输出格式提示工程设计：精心设计的提示词指导模型从上下文中提取答案并输出结构化结果输出格式：JSON格式包含答案文本、置信度和位置信息优势：无需训练专用模型...：通常为0-1之间的值，表示两个句子的语义相似程度5.3.6 下游任务处理 - 使用Qwen API进行句子相似度计算操作：使用Qwen API进行相似度计算，模拟BERT句子相似度评估提示工程设计：精心设计的提示词指导模型评估句子相似度并输出结构化结果输出格式

    1.4K21

    高精度压缩Transformer，NNI剪枝一站式指南

    准备数据/模型等 在正式构建剪枝过程之前，用户需要加载预训练模型，对数据预处理并创建相应的 dataloader，同时设计相应的训练/评估函数，以用于后期对模型的训练和评估。...因此，在之后的步骤中需要分别对多头自注意力机制、嵌入层和前馈神经网络剪枝，并引入动态蒸馏机制对剪枝后的模型再训练。 2....多头自注意力机制的剪枝和基于动态蒸馏机制的模型再训练 多头自注意力模块的剪枝和模型再训练分为3步，如图3所示：首先要构建 pruner，接着对多头自注意力模块进行剪枝，最后使用动态蒸馏机制再训练模型。...图3：多头自注意力机制的剪枝和再训练流程示意图 在进行剪枝前，用户需要选定一个剪枝算法并实例化相应的 pruner。...和多头自注意力模块的剪枝不同的是，此处使用了迭代式剪枝法，即在模型基于动态蒸馏的再训练过程中，每2000步分别使用 pruner 对前馈神经网络和嵌入层剪枝一次，其中，前馈神经网络共剪枝19/24次，嵌入层共剪枝

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    35_BERT与RoBERTa：优化编码器模型

    BERT的核心创新点在于其双向训练特性。...Transformer编码器的核心组件包括： 多头自注意力机制：允许模型同时关注不同位置的信息，捕获不同维度的语义关系。 前馈神经网络：对注意力机制的输出进行非线性变换。...其核心思想是通过对BERT预训练过程的优化，充分挖掘BERT架构的潜力，而不是对架构本身进行大的修改。...RoBERTa的研究团队通过精心设计的实验，系统地评估了各种因素对预训练性能的影响，最终找到了一套优化的预训练策略。...能够处理语音指令和音频内容理解 多模态融合技术： 早期融合：在编码层之前融合不同模态特征 晚期融合：在高层表示上融合不同模态特征 深度融合：使用交叉注意力机制实现模态间的深度交互 2025年，像

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    【ACL 2019】预训练语言模型的最新探索

    分段编码 介绍里面我们谈到，为了对输入句子序列进行编码，最初的 Transformer 会将输入句子序列根据预先设定好的最大长度切分成更小的片段，然后 Transformer 再对这些片段进行单独的训练...在评估的每一步中，香草模型的最大段长度与训练期间相同，但是每次往后移动的时候只移动一个位置，而且只在最后一个位置进行预测，这会导致评估过程的计算复杂度非常高。 1.2. 分段循环机制 ?...组合结构 为了进一步探索 BERT 是否能够学习到组合结构的特征，作者使用 Tensor Product Decomposition Networks（TPDN）来对 BERT 进行调查，TPDN 通过基于使用张量乘积和的预先选择的角色设计...作者使用 SNLI 语料库的 premise 句子来训练 TPDN 模型，并使用均方误差（MSE）作为损失函数。 ? 图 2-5....作者设计了一些标注任务，这些任务在一种语言上对该任务进行微调，最后再在另一种语言上进行评估。

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    深度学习实践篇：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT

    比较 BERT预训练模型对资源的高需求导致其很难被应用在实际问题中，为缓解这个问题，论文中提出了Patient Knowledge Distillation（Patient KD）方法，将原始大模型压缩为同等有效的轻量级浅层网络...] token的输出来进行预测，且在其他BERT的变体模型中，如SDNet，是通过对每一层的[CLS] embedding的加权平均值进行处理并预测。...因此，在训练宽度自适应网络前，作者在 fine-tuned BERT网络中根据注意力头和神经元的重要性对它们进行了排序，然后在宽度方向上以降序进行排列。...训练宽度自适应网络 首先，将BERT网络作为固定的教师网络，并初始化 DynaBERT_W 。然后通过知识蒸馏将知识从教师网络迁移到 DynaBERT_W 中不同宽度的学生子网络。...为了避免宽度方向上的灾难性遗忘，在每一轮训练中，仍对不同宽度进行训练。深度调节系数 m_d 对网络层数进行调节，在训练中定义 m_d = [1.0, 0.75, 0.5] 。

    2.1K30

    大模型可解释性你能理得清吗？综述已来，一文解你疑惑

    的超大模型的可解释性技术进行了全面的梳理，并探讨了模型解释的评估标准和未来的研究挑战。...常见的注意力相关的解释方法包括： 注意力可视化技术，直观地观察注意力分数在不同尺度上的变化； 基于函数的解释，如输出对注意力的偏微分。然而，学术界对于将注意力作为一个研究角度依然充满争议。 3....反事实样本则是通过将文本进行如否定的变形，通常也是对模型因果推断能力的检测。 4. 自然语言解释使用原始文本和人工标记的解释进行模型训练，使得模型可以生成自然语言解释模型的决策过程。...基于探针的解释 探针解释技术主要基于分类器进行探测，通过在预训练模型或者微调模型上训练一个浅层分类器，然后在一个 holdout 数据集上进行评估，使得分类器能够识别语言特征或推理能力。...注意力模块的冗余问题在两种范式之中广泛存在，对注意力冗余的研究可以为模型压缩技术提供一种解决方式。 6. 安全性和道德性。大模型的可解释性对控制模型并限制模型的负面影响至关重要。

    1.7K20

    ACL 2019提前看：预训练语言模型的最新探索

    分段编码 介绍里面我们谈到，为了对输入句子序列进行编码，最初的 Transformer 会将输入句子序列根据预先设定好的最大长度切分成更小的片段，然后 Transformer 再对这些片段进行单独的训练...在评估的每一步中，香草模型的最大段长度与训练期间相同，但是每次往后移动的时候只移动一个位置，而且只在最后一个位置进行预测，这会导致评估过程的计算复杂度非常高。 1.2. 分段循环机制 ?...组合结构 为了进一步探索 BERT 是否能够学习到组合结构的特征，作者使用 Tensor Product Decomposition Networks（TPDN）来对 BERT 进行调查，TPDN 通过基于使用张量乘积和的预先选择的角色设计...作者使用 SNLI 语料库的 premise 句子来训练 TPDN 模型，并使用均方误差（MSE）作为损失函数。 ? 图 2-5....作者设计了一些标注任务，这些任务在一种语言上对该任务进行微调，最后再在另一种语言上进行评估。

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    21 个问题看 NLP 迁移学习的最新进展！

    Liu 等人通过 LM 预训练了一个共享的 LSTM 编码器，并且在多任务学习（MTL）的框架下对其进行了调优。他们发现预训练和调优可以在一些文本分类任务中进一步提升 MTL 的性能。...在论文「Revealing the Dark Secrets of BERT」中，作者使用了一部分 GLUE 任务，以及一些手动收集的特征，提出了一些研究方法并且对 BERT 的注意力头编码的信息进行了定量和定性的分析...尽管不同的注意力头会使用相同的注意力模式，但是他们在不同的任务上对性能有不同的影响。作者指出，手动去掉某些注意力头的注意力，一般会使得条右后的 BERT 模型获得性能的提升。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/1908.08593.pdf 如下表所示，对使用正太分布中随机采样得到的权值初始化的 BERT 进行调优，其性能得分始终低于使用预训练权值初始化的...Vs 参数规模 想要设计并训练一个模型，我们首先要决定其架构，然后决定参数的数目。

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    Pytorch用BERT对CoLA、新闻组文本数据集自然语言处理NLP：主题分类建模微调可视化分析

    我们将通过对其进行微调等操作，为读者提供在 NLP 中使用迁移学习模型的更好理解和实践指导。...可以利用 BERT 从文本数据中提取高质量的语言特征，也可以使用自己的数据针对特定任务（如分类、实体识别、问答等）对其进行微调，以产生最先进的预测结果。...目前，Hugging Face 库似乎是用于处理 BERT 的最广泛接受且功能强大的 PyTorch 接口。除了支持各种不同的预训练变换器模型外，该库还包括针对特定任务对这些模型进行的预构建修改。...之后进入验证步骤，将模型设置为评估模式，对验证集数据进行类似的前向传播操作，但不进行梯度计算，以评估模型在验证集上的性能，最后记录本轮次的各项训练和验证统计信息。...测试集上的性能评估 （一）数据准备 在对测试集进行评估之前，需要先对测试数据进行准备，使其格式与训练数据一致，以便能够应用训练好的模型进行预测。

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