李航等提出多粒度AMBERT模型，CLUE、GLUE上優於BERT，中文提升顯著

點擊上方「AI遇見機器學習」，選擇「星標」公衆號 重磅乾貨，第一時間送達 來自：機器之心 自谷歌 BERT 模型問世以來，各式各樣的 BERT 變體模型在自然語言理解任務上大顯身手。近日，字節跳動 AI 實驗室李航等研究者提出了一種新型多粒度 BERT 模型，該模型在 CLUE 和 GLUE 任務上的性能超過了谷歌 BERT、Albert、XLNet 等。 BERT 等預訓練語言模型在自然語言理解

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