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Efficient Mlm M0.40
基于RoBERTa架构的掩码语言模型，采用前置层归一化技术，探讨了遮蔽比例对模型性能的影响
下载量 117
发布时间 : 4/22/2022
模型简介
该模型是论文《在掩码语言建模中是否应遮蔽15%？》的实现，研究了传统15%遮蔽比例的合理性，并采用了前置层归一化技术来提升训练稳定性
模型特点
前置层归一化
采用非标准的层归一化位置，可能提升训练稳定性和模型性能
遮蔽比例研究
系统研究了不同遮蔽比例对模型性能的影响，挑战了传统15%遮蔽比例的假设
高效训练
模型设计考虑了训练效率问题（根据论文标题'DinkyTrain'推断）
模型能力
掩码语言建模
文本表示学习
文本分类
使用案例
自然语言处理研究
遮蔽策略研究
用于研究不同遮蔽比例对预训练语言模型性能的影响
论文中报告了不同遮蔽比例下的实验结果
文本理解
文本分类
可用于下游文本分类任务
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