百度ERNIE系列预训练语言模型浅析(4)-总结篇

总结:ERNIE 3.0与ERNIE 2.0比较

(1)相同点:

采用连续学习

采用了多个语义层级的预训练任务

(2)不同点:

ERNIE 3.0 Transformer-XL Encoder(自回归+自编码), ERNIE 2.0 Transformer Encoder(自编码)

预训练任务的细微差别,ERNIE3.0里增加的知识图谱

ERNIE 3.0考虑到不同的预训练任务具有不同的高层语义,而共享着底层的语义(比如语法,词法等),为了充分地利用数据并且实现高效预训练,ERNIE 3.0中对采用了多任务训练中的常见做法,将不同的特征层分为了通用语义层(Universal Representation)和任务相关层(Task-specific Representation)。

参考

相关推荐
周杰伦_Jay28 分钟前
continue插件实现IDEA接入本地离线部署的deepseek等大模型
java·数据结构·ide·人工智能·算法·数据挖掘·intellij-idea
海森大数据38 分钟前
Crawl4AI:打破数据孤岛,开启大语言模型的实时智能新时代
人工智能·语言模型·自然语言处理
果冻人工智能43 分钟前
我在大厂做 机器学习工程经理:这六顶帽子,每天都在换
人工智能
萧鼎1 小时前
RAGFlow:构建高效检索增强生成流程的技术解析
人工智能·python
爱的叹息1 小时前
主流开源 LLM 应用开发平台详解
人工智能·开源
赋范大模型技术社区1 小时前
从0手撕代码搭建MCP Client与Server!详解DeepSeek、ollama、vLLM接入MCP实战!
人工智能·mcp
Baihai_IDP1 小时前
面对开源大模型浪潮,基础模型公司如何持续盈利?
人工智能·openai·deepseek
陈明勇2 小时前
MCP 实战:用 Go 语言开发一个查询 IP 信息的 MCP 服务器
人工智能·后端·mcp
浏览器爱好者2 小时前
如何下载适用于语音识别功能增强的Google Chrome浏览器
人工智能·chrome·语音识别
RockLiu@8052 小时前
大模型技术全景解析:从基础架构到Prompt工程
语言模型·prompt