给我推荐20个比较流行的nlp预训练模型
时间: 2023-02-07 17:12:09 浏览: 359
1. BERT (谷歌)
2. GPT-2 (OpenAI)
3. RoBERTa (Facebook)
4. ALBERT (谷歌)
5. ELECTRA (谷歌)
6. XLNet (谷歌/纽约大学)
7. T5 (OpenAI)
8. Transformer-XL (谷歌/香港中文大学)
9. XLM (Facebook)
10. CTRL (OpenAI)
11. GPT (OpenAI)
12. MT-DNN (百度/微软)
13. ULMFiT (英伟达/卡耐基梅隆大学)
14. OpenAI GPT-3 (OpenAI)
15. FlauBERT (哈佛大学/法国国家计算机科学与自动化研究院)
16. DistilBERT (谷歌)
17. ERNIE (百度)
18. DeBERTa (清华大学/谷歌)
19. SpanBERT (谷歌)
20. AdaBERT (谷歌)
这些是目前比较流行的 NLP 预训练模型,它们在处理自然语言任务方面都表现出色。
相关问题
给我推荐20个比较流行的nlp预训练模型源码
非常好!这是 20 个比较流行的 NLP 预训练模型的源码:
1. BERT: https://github.com/google-research/bert
2. GPT-2: https://github.com/openai/gpt-2
3. RoBERTa: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/roberta
4. XLNet: https://github.com/zihangdai/xlnet
5. XLM: https://github.com/facebookresearch/XLM
6. ALBERT: https://github.com/brightmart/albert_zh
7. T5: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer
8. ELECTRA: https://github.com/google-research/electra
9. BART: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/bart
10. ERNIE: https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
11. Reformer: https://github.com/openai/reformer-pytorch
12. DeBERTa: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/deberta
13. MT-DNN: https://github.com/namisan/mt-dnn
14. SpanBERT: https://github.com/facebookresearch/SpanBERT
15. FlauBERT: https://github.com/flaubert-nlp/flaubert
16. MASS: https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/mass
17. LXMERT: https://github.com/airKlizz/LXMERT
18. ONNX-BERT: https://github.com/onnx/models/tree/master/text/bert
19. DistilBERT: https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/distillation/bert
20. XLM-RoBERTa: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/xlm_roberta
希望这些源码能帮到你!
自然语言处理基于预训练模型的方法
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)基于预训练模型的方法在最近几年得到广泛的关注和应用。这些方法通过在大规模文本数据上进行预训练,学习到语言的结构和语义信息,并通过微调(fine-tuning)在特定任务上进行优化。
目前,最流行的基于预训练模型的方法是使用Transformer架构进行语言建模。Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention)的神经网络模型,它能够有效地捕捉句子中不同位置之间的关系。
预训练模型通常分为两个阶段:预训练和微调。在预训练阶段,模型通过大规模的无监督学习任务(如语言建模或掩码语言模型)来学习语言的表示。在微调阶段,模型使用有标签的数据集在特定任务上进行训练,例如文本分类、命名实体识别、句子相似度等。
目前,最具代表性的预训练模型是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),它在多种NLP任务上取得了先进的性能。除了BERT之外,还有一些其他的预训练模型,如GPT(Generative Pre-trained Transformer)、ELMo(Embeddings from Language Models)等。
基于预训练模型的方法在NLP任务中取得了很大的突破,因为它们能够从大规模文本数据中学习到丰富的语义表示。而且,这些模型可以很容易地适应不同的任务,只需要微调即可。
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