申明：本资源来源于互联网，如有侵权，请联系本人或者CSDN进行删除，谢谢！ 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中，Jacob Devlin，Ming-Wei Chang， Kenton Lee， Kristina Toutanova等人提出的一种全新的深度学习架构，该架构在11项NLP任务中全面超越人类水平。
ALBERT: A Lite BERT
for Language Understanding作者演讲PPtWe are witnessing a big shift in the
approach in natural language
understanding in the last two years
Full-network pre-training share most of the parameters
between pre-training and fine-tuning
NS
关于微调BERT的稳定性：误解，解释和强大的基准
Marius Mosbach，Maksym Andriushchenko，Dietrich Klakow
萨尔大学和EPFL
该存储库包含有关“。它是（v2.5.1）的分支。
抽象的
微调经过预训练的基于变压器的语言模型，例如BERT，已成为控制各种NLP基准排行榜的一种普遍做法。尽管微调模型具有强大的经验性能，微调还是一个不稳定的过程：使用多个随机种子训练同一模型可能会导致任务性能产生较大差异。先前的文献（Devlin等人，2019; Lee
