谷歌最新模型pQRNN：效果接近BERT，參數量縮小300倍
文本分類是NLP最常見的應用之一，有了BERT之後更是可以通過小批量數據精調達到不錯的效果。但在對速度要求高、沒有錢買GPU、移動設備部署的場景下，還是得用淺層網絡。 今天就跟大家介紹Google最近新出的一個模型——pQRNN，只利用監督數據（無蒸餾），以約1/300的參數量達到了接近BERT的效果。pQRNN是Google去年更小模型PRADO的一個改進版本，下面從PRADO講起，來看看它們是
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