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Efficient Mlm M0.15
E
Efficient Mlm M0.15
由princeton-nlp開發
該模型研究了在掩碼語言建模中遮蔽15%內容的有效性，採用了前置層歸一化方法。
下載量 116
發布時間 : 4/22/2022
模型概述
該模型專注於掩碼語言建模任務，探討了遮蔽比例對模型性能的影響，並採用了前置層歸一化的架構。
模型特點
前置層歸一化
採用了前置層歸一化方法，這是一種不常見的架構選擇，可能影響模型訓練穩定性。
遮蔽比例研究
專門研究了15%遮蔽比例在掩碼語言建模中的效果。
模型能力
掩碼語言建模
文本表示學習
使用案例
自然語言處理研究
遮蔽策略研究
用於研究不同遮蔽比例對語言模型性能的影響
提供了15%遮蔽比例的具體效果分析
文本表示學習
下游任務預訓練
可作為其他NLP任務的預訓練模型
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