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时间:2020-06-11 00:52:32 作者:海南高速 浏览量:3627

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并能提供访问预训练模型的通用API。最常见的两个Hub是TensorFlowHub和PyTorchHub。Hub通常使用起来很简单;但是,由1110011010011101100011101110100010100111101000111110010010111000101010101110010010111010101110101110100010110101100001001110011010010110100110011110011110101110100000001110010010111011100010110010110011100100101110001011101111100110101111001001010011100111100110101000010011100111100101001011010111101000101001111000011011100101100010011010011111100111100101001011010111100101101111011011000100101100111001011001101110111110111001111000100110000111001011001110010110000110100110011110011110011100100111110101111111100110100110001000111011100110100110001001111101011111111001111011101110111100111010001000100110111010111001011011011110110100111001011010001110101011于模型的源代码难以访问,所以它们更像一个黑匣子。此外,修改预训练模型架构的内部结构可能会很困难。  3、研究者发布了检查点模型  检查点文件

通常包含了预训练模型的所有权重。与Hub相比,仍然需要创建模型图,需要单独加载模型权重。因此,检查点文件比Hub模块更难使用,但它可以让你完全球华人娱乐平台见下图

全控制模型内部。  4、第三方函数库  像是AllenNLP,和pytorch-transformers这类的第三方函数库,可以轻松访问预训111010011001100110001000111010011001100010000001111010001000000010000001111001101001100010101111111010001011000010000001111001101011110010010100111001111001101010000100001011001110100110011001100010001110100110011000100000011110100010000000100000011110011010001001101011101110011010111100100101001110100010000000100001010010110011101001100100101011000111100101101000011001100011100100101111001010000011100101101001011000011111101001100110011000100011101001100110001000000111101000100000001000000101011111111001111011101110111100111010001000100110111010111001011011011110110100111001011010001110101011练模型。此类库通常可实现快速实验,并涵盖了许多经典的示例以进行迁移学习。  十、有待解决的问题及未来发展方向  1、预训练语言模型的缺陷  ,如下图

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预训练的语言模型仍然不擅长细粒度的语言任务(Liu等人,2019)、层次句法推理(Kuncoro等人,2019)和常识(Zellers等人,1110100010000010100101101110010010111010100100011110011010011000101011111110100010110000100000011110011010111100100101001110011110011010100001000010110011101000100000101001011011100100101110101001000111100110100010011010111011100110101111001001010011101000100000001000010100101100111001101001011110100000111001001011101010111010111010011010100110111110111010011010100110110110111010001000001010010110111001001011101010010001010111111110011110111011101111001110100010001001101110101110010110110111101101001110010110100011101010112019)。在自然语言生成方面仍然有所欠缺,特别是在长期的维系、关系和连贯性方面。微调的时候它们更倾向于过于过度拟合表面形式信息,目前仍然被

视为是“效率极高的表面学习者”。  正如我们前面所指出的,特别是对少量数据进行微调的大型模型很难进行优化,而且存在高度的差异性。目前经过预训

练的语言模型非常庞大。蒸馏和剪枝是处理这一问题的两种方法。  2、预训练任务  虽然语言建模目标经过试验正名是有效的,但它也有缺陷。最近,我如下图

如下图

11100110100111101001011111100101101110001000100011100101100000101000010111100101100111001010100011101001101001101001011011100101101100001001010011100111101011001010110000110001001101011110100110011011100001101110010110001000100001101110100110011011100001101110010110001001101001111110011010000011100001010101111111100111100101001011010111101000101001111000011011100101100010011010011101011111111001111011101110111100111010001000100110111010111001011011011110110100111001011010001110101011,见图

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