更小的模型！邁向更快更環保的NLP

作者 | Manuel Tonneau 整理 | NewBeeNLP 越大的模型總是越好嗎  寫在前面 長期以來，在屠虐各大排行榜的驅動下，NLP players對此問題的答案似乎是肯定的。從Google於2018年10月發佈「BERT」（base版本爲1.1億個參數）到Salesforce於2019年9月發佈的「CTRL」（16.3億個參數），直到微軟最近發佈的「T-NLG」（170億個參數），

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