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  BERT以及后续模型谷歌基于tranormer的BERT系列一经问世就在NLP领域掀起了一场风暴,在几项任务中的表现可谓势头强劲,已经超越了先前沿用的先进的技术。

  要填补好这个空缺,需要先让用户意识到其重要性,这也是蚂蚁金服开源SQLFlow的意图之一。

  谷歌对BERT进行了改版,我将对比改版前后主要的相似点和不同点,以便你可以选择在研究或应用中使用哪一种。

  BERT是一个双向tranormer,用于对大量未标记的文本数据进行预训练,以学习一种语言表示形式,这种语言表示形式可用于对特定机器学习任务进行微调。

  虽然BERT在几项任务中的表现都优于NLP领域沿用过的先进的技术,但其性能的提高主要还是归功于双向tranormer、掩蔽语言模型对任务的训练以及结构预测功能,还包括大量的数据和谷歌的计算能力。矩形a和方形b图中的宽高比不正确

  近,又提出了几种方法改进BERT的预测指标或计算速度,但是始终达不到两者兼顾。

  下表对它们进行了比较,图1,比较BERT和近的一些改进情况GPU计算时间是估算的(使用4个TPUPod进行为时4天的原始训练)使用大量的小批次数据,根据掩蔽程序的差异进行学习速度和延长时间的训练数据来源是原始论文XLNet是一种大型双向tranormer,它使用的是改进过的训练方法,这种训练方法拥有更大的数据集和更强的计算能力,在20个语言任务中XLNet比BERT的预测指标要更好。三名共和党专员支持和解

  为了改进训练方法,XLNet引入了置换语言建模,其中所有标记都是按随机顺序预测的。

  这也颠覆了传统的语言模型,在传统语言模型中,所有的标记都是按顺序而不是按随机顺序预测的。

  此外使用TranormerXL做基础架构,即使在不统一排序训练的情况下也能表现出良好的性能。

  XLNet使用了超过130GB的文本数据和512TPU芯片进行训练,然后做广告推送

  RoBERTa,在Facebook上推出的Robustly是BERT的优化方案,RoBERTa在BERT的基础上进行再训练,改进了训练方法,还增加了1000%的数据,强化了计算能力。

  为了优化训练程序,RoBERTa从BERT的预训练程序中删除了结构预测(NSP)任务,引入了动态掩蔽,以便在训练期间使掩蔽的标记发生变化。

  对于技术原理感兴趣的看官可自行阅读Google原作立刻了解各自原理,而对于Hadoop发展历史感兴趣的可以推荐阅读下MarkoBonaci的《ThehistoryofHadoop》。

  再加上1024个V100的TeslaGPU每天都在运行,这使得RoBERTa具备了进行预训练的基础。

  另一方面,为了减少BERT或相关模型的计算(训练,预测)时间,理应选择使用较小的网络以达到相似的性能。

  其实有许多方法可以做到这一点,包括剪枝,蒸馏和量化,然而,所有这些都会导致预测指标更低。

  DistilBERT学习了BERT的蒸馏(近似)版本,保留了95%的性能,但只使用了一半的参数。SQLFlow项目负责人表示,训练和预测只是整个AI产品功能长长的链条中的两个环节。尽管在任何有限制中都存在纳什均衡

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