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机器之心编辑部
在最新的博客文章中，谷歌公布了一个新的 NLP 模型，在文本分类任务上可以达到 BERT 级别的性能，但参数量仅为 BERT 的 1/300 。
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在实验中，研究者得到了两个模型的 AUC 信息。在没有任何预训练、只在监督数据训练的情况下，pQRNN 的 AUC 是 0.963，用到了 130 万个量化（8-bit）参数。在几个不同数据源进行预训练并在监督数据上进行微调之后，BERT 模型得到的 AUC 是 0.976，用到了 1.1 亿个浮点参数。
为了鼓励社区在谷歌研究成果的基础上做出进一步改进，谷歌还开源了 PRADO 模型。
项目地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/sequence_projection
博客链接：https://ai.googleblog.com/2020/09/advancing-nlp-with-efficient-projection.html

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