BERT 训练时将部分单词 mask 起来，使模型能够利用句子双向的信息，在很多 NLU 任务上取得很好的效果。但是 BERT 忽略了 mask 单词之间的关系，且微调过程与预训练过程不一致 (微调时没有 mask 的单词)。XLNet 采用了 PLM (Permutation Language Model) ，将句子随机排列，然后用自回归的方法训练，从而获得双向信息并且可以学习 toke
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2020-03-31 13:06:17
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论文原文地址arxiv.orgGitHub论文源码下载github.com0. XLNet概述XLNet是一个语言模型。和ELMO，GPT，BERT一脉相承，同时借鉴了Transformer-XL，故称
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2021-04-22 22:14:06
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2012年AlexNet在ImageNet竞赛中以超过第二名10.9个百分点的绝对优势一举夺冠，自此，深度学习和卷积神经网络一举成名，一直火到了今天。模型组成输入层5个卷积层3个全链接层从上图还可以看到网络有两个分支，这是因为当时硬件条件有限，一块GPU显存不够，所以使用了两块GPU分别训练，在最后的全连接层进行特征融合得到最后的结果。因为网络上比较流行上面这个图，但其实我个人更喜欢下面这个图，在
XLNet, Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding Notezihangdai/xlnet: XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language UnderstandingXLNet 的核心思想：PermutationLM 使用双向上下文
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2021-03-31 21:26:12
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XLNet论文推荐语：BERT本身很有效，但它也存在一些问题，比如不能用于生成、以
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2022-08-16 11:22:38
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第1章: XLNet概述1.1 语言模型与自回归预训练1.1.1 语言模型的基本概念语言模型（Language Model）是自然语
基于transformer-XL的XLNet是目前在BERT基础上改动较大的后起之秀。在超长文本的场景下，XLNet相比其他bert系列的模型会有更好的性能(recurrent机制使其可捕获更长的上下文依赖关系)以及更快的训练与推理速度(memory单元中缓存了之前(一个或多个)段的隐状态信息，避免了重复计算)，且在一般长度的文本场景中会有更完整的语义信息(PLM考虑了被mask的token间的联
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2021-03-28 22:12:29
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XLNet: Generalized Autoregressive Pretrainingfor Language Understanding将bert
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2022-12-26 18:24:33
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文本分类大致有两种方法：一种是基于训练集的文本分类方法；另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。基于训练集的文本分类是一种典型的有教师的机器学习问题，一般分为训练和分类两个阶段，具体过程如下：训练阶段：1） &
作者：潘小小，字节跳动AI-Lab算法工程师，专业机器翻译算法，业余法语和音乐。在这篇文章中，我会介绍一篇最新的预训练语言模型的论文，出自MASS的同一作者。这篇文章的亮点是：将两种经典...
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2022-11-14 15:52:22
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A paper a day, keep screaming hurry!
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2021-07-17 17:19:25
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（本博客如果看不懂请看：Transformer模型
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2021-11-20 15:16:45
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今天学习的是谷歌大脑的同学和 CMU 的同学的论文《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》，于 2019 年发表于 NIPS，目前引用超 300 次。XLNet 是一个广义自回归预语言模型，它在 Transformer-XL 的基础上引入了排列语言模型（Permutation Languag
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2021-02-04 20:44:05
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“本文是本专栏即将发表的文本预训练系列里面的一个章节，主要讲了XLNet的思路和具体实现细节，之
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2022-08-01 09:21:19
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比如彩票比如股票（还可以使用２分类）为什么这么说呢， 因为人类在分析这些的时候 数据的时候（某些数据丢失） 会看后面和前面的数据是多少，就能推算出大致丢失的数据， 实际这类事件的本质就是 一个容器里面的水位 高低的数据 比如说 放出入水 一个小时 后水位 也就是说 水位高低取决于放入和放出 是否放入就要取决于之前一段时间是放入还是放出 所以说这类问题其实和人类的语言是一样的，人类语言是描述
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2021-04-22 21:53:31
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BERTBERT 是一种双向 transformer，旨在利用大量未标记文本数据进行预训练，从而学习并掌握某种语言表达形式。更重要的是，这种表达形式还可以针对特定机器学习任务进行进一步调优。虽然 BERT 在多项任务中都带来了超越以往最强 NLP 技术的实际表现，但其性能的提升，主要还是归功于双向 transformer、掩蔽语言模型与下一结构预测（Next Structure Predictio
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2021-03-30 13:24:54
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2020-02-17 21:10:32作者：Xu LIANG编译：ronghuaiyang导读介绍最基本的XLNet的原理，理解XLNet和BERT的直觉上的不同点。在发布后不到一周，我周围的NLP领域的每个人似乎都在谈论XLNet。是的，“在20个任务上比BERT做得更好”确实吸引了我们的眼球。
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2020-02-20 10:39:10
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理解XLNet中的双流自注意力机制。在我之前的文章什么是XLNet，它为什么比BERT效果好？中，我主要讨论了XLNet (AR语言模型)和BERT (AE语言模型)之间的区别以及重排列语言建模。我相信对XLNet有一个直观的理解远比实现细节重要，所以我只解释了...
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2020-02-20 10:41:22
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2）况且在预测掩码时，我们肯定完全不知道这个词的任何信息，因此就不可能知道它要
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2023-01-16 21:05:45
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