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结果：性能接近基准BERT

传统搜索引擎主要是做检索工作，但传统技术只能够解决显式匹配，对于语义层面上的匹配是不足以满足要求的。BERT等预训练语言模型的加入，能够解决一定的语义匹配问题，但也会带来三大挑战：1. 长文本建模 2. 昂贵计算 3. 排序无关的预训练。本次讨论的论文介绍了逐一解决这三个问题的方法，在节目当中沈老师还会和殷大伟老师一起探讨“学术与工程”这一话题…… 对论文和十问感兴趣的同学可以前往阅读：Pre-trained Language Model based Ranking in Baidu Search

Attention 是注意力的意思，从它的命名方式看，很明显借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先介绍人类的视觉注意力。视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是一般所说的注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力资源，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。那怎么让深度学习模型进行注意力计算呢？博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=3

什么是语言模型，语言就是人说的话，模型就是完成任务的某个东西，语言模型就是用某个东西完成关于人说的话的任务，主要有以下两个任务：假设给定两句话 “判断这个词的磁性” 和 “判断这个词的词性”，语言模型会认为后者更自然。转化成数学语言也就是：?(判断，这个，词，的，词性)>?(判断，这个，词，的，磁性)假设给定一句话做填空 “判断这个词的____”，则问题就变成了给定前面的词，找出后面的一个词是什么，转化成数学语言就是：?(词性|判断，这个，词，的)>?(磁性|判断，这个，词，的)那什么是统计语

性能和速度兼顾

我们都知道，视频主要由画面和音频组成。但还有一个元素同样包含了巨大的信息量 —— 字幕。结合现有的自然语言处理模型，我们便能实现对话抽取式的自动剪辑。PS: 软件图标是我妹妹Hannah设计滴~ 项目开源地址：https://github.com/COLOR-SKY/DialogueExtractor 学业之余我会陆续更新工具教程。教程更新：环境配置：BV1zu411X7kc正则表达式： BV1sZ4y1r7em

MLPerf v1.1训练榜单公布

因为盗版视频和资料太多，所以调整代码PPT分享方式为，公众号【DASOU】后台回复【代码解析】，获取我联系方式，我手动发你

清华唐杰团队：一文看懂NLP预训练模型前世今生

博雯
2021-09-08
22:06:57

来源：我爱A

浪潮获全部8项训练任务的4项冠军

一个强大的语言（表示）模型。前置芝士：什么是transformer？BV1Zz4y127h1

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本课程首先会介绍一些背景知识，包括Word Embedding、RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq模型和Attention机制等。然后介绍BERT的基础Transformer模型，这个模型最初用于机器翻译，但是它提出的Self-Attention被用于替换传统的RNN/LSTM/GRU模型。再然后是介绍BERT出现之前的Universal Sentence Embedding模型，包括ELMo和OpenAI GPT。最后介绍BERT模型，介绍代码分析和案例，通过解决实际问题加深理解。