ALBERT Hidraulikus szivattyú ABT1-55-4R02-Z11 ALBERT ABT1-25-1R00-B10E ABT1-55-2R02-C1 lapátos szivattyú szervo hidraulika szivattyú.

A modell méretének növelése a természetes nyelvi reprezentációk előképzése során gyakran jobb teljesítményt eredményez a downstream feladatoknál. Egy ponton azonban a további modellbővítések nehezebbé válnak a GPU/TPU memória korlátai miatt

hosszabb edzési idők. E problémák megoldására két paramétercsökkentési technikát mutatunk be a memóriafogyasztás csökkentése és a képzés növelése érdekében

a BERT sebessége (Devlin et al., 2019). Átfogó empirikus bizonyítékok mutatják

hogy a javasolt módszereink sokkal jobban skálázható modellekhez vezetnek azokhoz képest

az eredeti BERT. Használunk egy önfelügyelt veszteséget is, amely a modellezésre összpontosít

mondatközi koherenciát, és ennek megmutatása következetesen segíti a későbbi feladatokat

többmondatos bemenetek. Ennek eredményeként a legjobb modellünk új csúcstechnológiát hoz létre

eredményeket a GLUE, RACE és SQuAD benchmarkokon, miközben kevesebb paraméterrel rendelkezik a BERT-large-hez képest. A kód és az előképzett modellek elérhetőek