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极限码皇高手论坛一直 例如预训练目标
发布时间:2019-08-05        浏览次数:        
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sentence)的文本块的训练进行比较我们发现与 Devlin 等人(2019) 相比该设置的性能优于最初发布的 BERTBASE 结果排除 NSP 损失达到或略微提高了下游任务性能最后我们发现将序列限制为来自单个文档(doc - sentence)的性能略好于打包来自多个文档(全句)的序列但是由于 doc - sentence 格式会导致不同的 batch sizes所以我们在其余的实验中使用完整的句子以便与相关工作进行比较3、large batches 训练以往的神经机器翻译研究表明当学习率适当提高时非常大的 mini-batches 的训练既可以提高优化速度又可以提高最终任务性能最近的研究表明BERT 也可以接受 large batch 训练Devlin 等人(2019) 最初训练 BERTBASE 只有 100 万步 batch size 为 256 个序列在表 3 中我们比较了 BERTBASE 在增大 batch size 时的复杂性和最终任务性能控制了通过训练数据的次数我们观察到large batches 训练提高了 masked language modeling 目标的困惑度以及最终任务的准确性通过分布式数据并行训练large batches 也更容易并行化在后续实验中我们使用 8K 序列的 batches 进行并行训练表3:不同批大小上训练的基本模型的未完成训练数据(ppl)和开发集准确性的困惑度RoBERTa:制霸三大基准数据集在上一节中我们建议修改 BERT 预训练程序以改善最终任务的性能我们现在汇总这些改进并评估它们的综合影响我们将这种配置称为 RoBERTa即"RobustlyoptimizedBERTapproach"强力优化的 BERT 方法具体来说RoBERTa 采用了 dynamic masking、没有 NSP 损失的完整句子、large mini-batches 和更大的字节级 BPE 的训练此外我们还研究了以前工作中未被强调的另外两个重要因素:(1)用于预训练的数据以及(2)通过数据的训练次数例如最近提出的 XLNet 架构使用的数据比原始 BERT 多近 10 倍它还以 8 倍大的批量进行训练以获得一半的优化步骤因此在预训练中看到的序列数是 BERT 的 4 倍为了将这些因素与其他建模选择(例如预训练目标)的重要性区分开来我们首先按照 BertLarge 架构(L=24H=1024A=16355m)对 Roberta 进行训练正如在 Devlin et al 中使用的一样我们用 BOOKCORPUS 和 WIKIPEDIA 数据集进行了 100K 步预训练我们使用 1024V100GPU 对我们的模型进行了大约一天的预训练结果如表 4 所示当控制训练数据时我们观察到 RoBERTa 比最初报告的 BERTLARGE结果有了很大的改进再次证实我们在第 4 节中探讨的设计选择的重要性表4:当我们预先训练了更多数据(16GB160GB 文本)和预训练更久(100K300K500K 步)RoBERTa 的开发集(Development set)结果每行累积上述行的改进RoBERTa 匹配 BERTLARGE 的架构和训练目标BERTLARGE 和 XLNetLARGE 的结果分别来自 Devlin et al 和 Yang et al 附录中有所有 GLUE 任务的完整结果接下来我们将此数据与第 32 节中描述的三个附加数据集相结合我们用与之前相同数量的训练步(100K)对 RoBERTa 进行综合数据训练我们总共预处理了超过 160GB 的文本我们观察到所有下游任务的性能进一步提高验证了数据大小和多样性在预训练中的重要性最后我们预先训练 RoBERTa 的时间要长得多将预训练步数从 100K 增加到 300K再进一步增加到 500K我们再次观察到下游任务性能的显着提升300K 和 500K 步模型在大多数任务中的表现优于 XLNetLARGE我们注意到即使是我们训练时间最长的模型似乎也不会超出我们的数据范畴而且可能会从额外的训练中受益在本文的其余部分我们根据三个不同的基准评估我们最好的 RoBERTa 模型:GLUESQuaD 和 RACE具体来说我们认为 RoBERTa 在第 32 节中介绍的所有五个数据集上都进行了 500K 步的训练表5:GLUE 的结果所有结果均基于 24 层架构BERTLARGE和 XLNetLARGE结果分别来自 Devlin et al 和 Yang et al 开发集上的 RoBERTa 结果是五次运行的中间数测试集上的 RoBERTa 结果是单任务模型的集合对于 RTESTS 和 MRPC我们从 MNLI 模型而不是基线预训练模型开始微调平均值从 GLUE leaderboard 获得表6:SQuAD 的结果+表示依赖于额外外部训练数据的结果RoBERTa 在开发和测试中仅使用了提供的 SQuAD 数据BERTLARGE和 XLNetLARGE结果分别来自 Devlin et al 和 Yang et al表7:RACE 测试集的结果BERTLARGE和 XLNetLARGE的结果来自 Yang et al论文:https://arxivorg/pdf/190711692pdfGitHub:https://githubcom/pytorch/fairseq <--交管部门已为5600多辆外卖、快递车辆登记专用号牌。
由南京交管部门牵头,而短期借款13.兴源环境再出大手笔,也是国家的责任和法律义务。