如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型
BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是一个预训练的语言表征模型。作为NLP领域近年来重要的突破，BERT模型在多个自然语言处理的任务中取得了最优结果。然而BERT模型存在巨大的参数规模和计算量，因此实际生产中对该模型具有强烈的优化需求。本文主要介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。
AI加速：使用TorchAcc实现Bert模型分布式训练加速_人工智能平台 PAI(PAI)
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型，便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在BERT-Base分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
【多标签文本分类】MSML-BERT模型的层级多标签文本分类方法研究
·阅读摘要： 本文在BERT模型上，提出了利用多任务架构来解决层级多标签文本分类问题。·参考文献： [1] MSML-BERT模型的层级多标签文本分类方法研究[0] 摘要 在摘要中，作者主要给出了本篇论文的创新点： 1、多任务学习架构 2、多尺度特征抽取模块 3、多层级信息传播模块 4、层次化门控机制 最后论文再总结一下，提出的模型在数据集上效果良好。【注一】....
【文本分类】基于BERT预训练模型的灾害推文分类方法、基于BERT和RNN的新闻文本分类对比
·阅读摘要： 两篇论文，第一篇发表于《图学学报》，《图学学报》是核心期刊；第二篇发表于《北京印刷学院学报》，《北京印刷学院学报》没有任何标签。·参考文献： [1]林佳瑞,程志刚,韩宇,尹云鹏.基于BERT预训练模型的灾害推文分类方法[J/OL].图学学报:1-8[2022-01-17].http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1034.T.2022010....
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