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Les mod\`eles de langue contextuels Camembert pour le fran\ccais : impact de la taille et de l'h\'et\'erog\'en\'eit\'e des donn\'ees d'entrainement (C AMEM BERT Contextual Language Models for French: Impact of Training Data Size and Heterogeneity )

2020-06-01 · JEPTALNRECITAL 2020 6 · Louis Martin, Benjamin Muller, Pedro Javier Ortiz Su{\'a}rez, Yoann Dupont, Laurent Romary, {\'E}ric Villemonte de la Clergerie, Beno{\^\i}t Sagot, Djam{\'e} Seddah

Les mod{\e}les de langue neuronaux contextuels sont d{\'e}sormais omnipr{\'e}sents en traitement automatique des langues. Jusqu{'}{\a} r{\'e}cemment, la plupart des mod{\e}les disponibles ont {\'e}t{\'e} entra{\^\i}n{\'e}s soit sur des donn{\'e}es en anglais, soit sur la concat{\'e}nation de donn{\'e}es dans plusieurs langues. L{'}utilisation pratique de ces mod{\e}les {---} dans toutes les langues sauf l{'}anglais {---} {\'e}tait donc limit{\'e}e. La sortie r{\'e}cente de plusieurs mod{\e}les monolingues fond{\'e}s sur BERT (Devlin et al., 2019), notamment pour le fran{\c{c}}ais, a d{\'e}montr{\'e} l{'}int{\'e}r{\^e}t de ces mod{\e}les en am{\'e}liorant l{'}{\'e}tat de l{'}art pour toutes les t{\^a}ches {\'e}valu{\'e}es. Dans cet article, {\a} partir d{'}exp{\'e}riences men{\'e}es sur CamemBERT (Martin et al., 2019), nous montrons que l{'}utilisation de donn{\'e}es {\a} haute variabilit{\'e} est pr{\'e}f{\'e}rable {\a} des donn{\'e}es plus uniformes. De fa{\c{c}}on plus surprenante, nous montrons que l{'}utilisation d{'}un ensemble relativement petit de donn{\'e}es issues du web (4Go) donne des r{\'e}sultats aussi bons que ceux obtenus {\a} partir d{'}ensembles de donn{\'e}es plus grands de deux ordres de grandeurs (138Go).

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Linear Layer A Linear Layer is a projection $\mathbf{XW + b}$.
Refunds@Expedia|||How do I get a full refund from Expedia? “How do I get a full refund from Expedia? How do I get a full refund from Expedia? – Call ☎️ +1-(888) 829 (0881) or +1-805-330-4056 or +1-805-330-4056 for Quick Help &…
Softmax The Softmax output function transforms a previous layer's output into a vector of probabilities. It is commonly used for multiclass classification. Given an input vector $x$…
Layer Normalization Unlike batch normalization, Layer Normalization directly estimates the normalization statistics from the summed inputs…
Attention 설명 없음
Dense Connections Dense Connections, or Fully Connected Connections, are a type of layer in a deep neural network that use a linear operation where every input is connected to every output…
Weight Decay 설명 없음
Linear Warmup With Linear Decay Linear Warmup With Linear Decay is a learning rate schedule in which we increase the learning rate linearly for $n$ updates and then linearly decay afterwards.

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