NLP中流行的预训练模型

• BERT
• GPT
• GPT-2
• Transformer-XL
• XLNet
• XLM
• RoBERTa
• DistilBERT
• ALBERT
• T5
• XLM-RoBERTa

1 BERT及其变体

• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在小写的英文文本上进行训练而得到.
• : 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在小写的英文文本上进行训练而得到.
• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在不区分大小写的英文文本上进行训练而得到.
• : 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在不区分大小写的英文文本上进行训练而得到.
• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在小写的102种语言文本上进行训练而得到.
• : 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在小写的102种语言文本上进行训练而得到.
• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在简体和繁体中文文本上进行训练而得到.

2 GPT

• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 由OpenAI在英文语料上进行训练而得到.

3 GPT-2及其变体

• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共117M参数量, 在OpenAI GPT-2英文语料上进行训练而得到.
• : 编码器具有48个隐层, 输出1600维张量, 25个自注意力头, 共1558M参数量, 在大型的OpenAI GPT-2英文语料上进行训练而得到.

4 Transformer-XL

• : 编码器具有18个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共257M参数量, 在wikitext-103英文语料进行训练而得到.

5 XLNet及其变体

• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在英文语料上进行训练而得到.
• : 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共240参数量, 在英文语料上进行训练而得到.

6 XLM

: 编码器具有12个隐层, 输出2048维张量, 16个自注意力头, 在英文文本上进行训练而得到.

7 RoBERTa及其变体

• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共125M参数量, 在英文文本上进行训练而得到.
• : 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共355M参数量, 在英文文本上进行训练而得到.

8 DistilBERT及其变体

• : 基于bert-base-uncased的蒸馏(压缩)模型, 编码器具有6个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共66M参数量.
• : 基于bert-base-multilingual-uncased的蒸馏(压缩)模型, 编码器具有6个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共66M参数量.

9 ALBERT

• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共125M参数量, 在英文文本上进行训练而得到.
• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共125M参数量, 在英文文本上进行训练而得到, 相比v1使用了更多的数据量, 花费更长的训练时间.

10 T5及其变体

• : 编码器具有6个隐层, 输出512维张量, 8个自注意力头, 共60M参数量, 在C4语料上进行训练而得到.
• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共220M参数量, 在C4语料上进行训练而得到.
• : 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共770M参数量, 在C4语料上进行训练而得到.

11 XLM-RoBERTa及其变体

• : 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 8个自注意力头, 共125M参数量, 在2.5TB的100种语言文本上进行训练而得到.
• : 编码器具有24个隐层, 输出1027维张量, 16个自注意力头, 共355M参数量, 在2.5TB的100种语言文本上进行训练而得到.