Transformer-based models are now widely used in NLP, but we still do not understand a lot about their inner workings. This paper describes what is known to date about the famous BERT model (Devlin et al. 2019), synthesizing over 40 analysis studies. We also provide an overview of the proposed modifications to the model and its training regime. We then outline the directions for further research.


翻译:以变换器为基础的模型目前已在NLP中广泛使用,但我们仍对其内部运作仍不甚了解。本文描述了迄今为止已知的著名的BERT模型(Devlin等人,2019年),综合了40多项分析研究。我们还概述了对模型及其培训制度的拟议修改。然后我们概述了进一步研究的方向。

34
下载
关闭预览

相关内容

BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是预训练语言表示的方法,可以在大型文本语料库(如维基百科)上训练通用的“语言理解”模型,然后将该模型用于下游NLP任务,比如机器翻译、问答。
【文章|BERT三步使用NLP迁移学习】NLP Transfer Learning In 3 Steps
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
使用BERT做文本摘要
专知
23+阅读 · 2019年12月7日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
BERT/Transformer/迁移学习NLP资源大列表
专知
19+阅读 · 2019年6月9日
NLP - 基于 BERT 的中文命名实体识别(NER)
AINLP
466+阅读 · 2019年2月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Arxiv
5+阅读 · 2019年10月31日
How to Fine-Tune BERT for Text Classification?
Arxiv
13+阅读 · 2019年5月14日
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月31日
VIP会员
最新内容
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
专知会员服务
4+阅读 · 今天15:21
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:12
《无人机蜂群通信技术研究》50页
专知会员服务
4+阅读 · 今天14:55
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
3+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
7+阅读 · 7月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员