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。
BERT是如何理解语言的？谷歌发布交互式平台LIT，解决模型可视化难题
【新智元导读】随着 NLP 模型变得越来越强大，并被部署在真实的场景中，理解模型的预测结果变得越来越重要。近期，谷歌发布了一项新的语言可解释性工具（LIT），这是一种解释和分析NLP模型的新方法，让模型结果不再那么【黑盒】。对于任何新的模型，研究人员可能想知道在哪些情况下模型表现不佳，为什么模型做出特定的预测，或者模型在不同的输入下是否表现一致，比如文本风格或代词性别的变化等。尽管最近在模型理解....
华人博士一作：自动生成摘要超越BERT！帝国理工&谷歌提出新模型Pegasus
文本摘要是机器学习算法正在改进的一项任务，微软最近发表的论文“Structured Neural Summarization”证明了这一点。这是个好消息，因为自动文本摘要系统有望减少企业员工阅读信息的时间(一项调查估计人们每天至少花2.6小时阅读信息。)不甘示弱，谷歌大脑和伦敦帝国理工学院的一个团队最近构建了一个系统——Pre-training with Extracted Gap-senten....
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