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Google AI的ALBERT在多个NLP性能基准测试中均名列榜首

发布时间:2019/09/29 新闻 浏览:1135

 
来自Google AI(以前称为Google Research)和芝加哥丰田技术学院的研究人员创建了ALBERT,这是一种AI模型,可以实现超越人类性能的最新结果。 ALBERT现在在GLUE和SQuAD 2.0等基准测试以及高RACE性能得分方面,在主要的NLP性能排行榜上均名列第一。
在斯坦福问答数据集基准(SQUAD)上,阿尔伯特获得92.2分,在通用语言理解评估(GLUE)基准上,阿尔伯特获得89.4分,而在通过英语考试获得重新理解(RACE)基准上,阿尔伯特获得了分数为89.4%。
根据周三在OpenReview.net上发表的一篇论文,ALBERT是基于Transformer的BERT的一个版本,“使用参数减少技术来降低内存消耗并提高BERT的训练速度”。该论文与其他将作为国际学习代表大会的一部分而被接受的论文一起发表,该大会将于2020年4月在埃塞俄比亚的亚的斯亚贝巴举行。 ICLR将是在非洲举行的第一届国际AI社区会议。
“我们提出的方法所导致的模型与原始BERT相比具有更好的扩展性。我们还使用了一种自我监督的损失,该损失着重于建模句子间的连贯性,并显示出它始终可以帮助多句子输入的下游任务。”
ALBERT是BERT的最新派生产品,在主要基准测试中均名列前茅。 7月下旬,Facebook AI Research推出了可实现最新结果的模型RoBERTa,5月份,Microsoft AI研究人员推出了在多学科深度神经网络(MT-DNN)上获得最高分的模型。 9个GLUE基准中的7个。
每个模型的性能都超过了人类的平均水平。
在与Transformer相关的其他新闻中,Hugging Face是一家初创公司,其PyTorch库可轻松使用BERT,Open AI的GPT-2和Google的XLNet等主要Transformer模型,今天使该库可用于TensorFlow。 Hugging Face首席执行官ClémentDelangue告诉VentureBeat,自年初以来,PyTorch-Transformers的Pip安装量已超过50万。

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