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2019谷歌NLP算法BERT论文笔记

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BERT详解论文笔记

bert模型以及其演化的模型在NLP的各个比赛中都有异常重要的表现,所以先写一篇bert的论文笔记来记录一下这个模型。本文发表于2018年,作者提出了一种基于双向Transformer的预训练深度

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一个有趣的现象是，从 2018 年 11 月份发表 BERT 的原始论文的时间与大概 2019 年 1 月份开始出现一大波相关论文的时间之间的间隔，相当短。

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论文被“International Conference on Advances in Manufacturing and Materials Engineering”该会议的论文集收录,同时有可能被EI检索。

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Google 在论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding》中提出了 BERT 模型,BERT 模型主要利用了Transformer的 Encoder 结构,采用的

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在这篇论文中,研究者在单个GPU上对掩码语言模型/基于编码器的大语言模型 (这里指BERT) 进行了24小时的训练。相比之下,2018年的BERT论文使用了16个TPU进行了四天的训练。有趣的是,虽

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