什么是ELECTRA？
ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately）是谷歌研究院开发的一种开创性的语言模型预训练方法。与BERT等传统方法不同（这些方法掩盖一部分输入词元并训练模型预测原始词元），ELECTRA引入了一项样本效率更高的任务，称为“替换词元检测”。它通过一个小生成器网络生成合理的替代词元来替换输入中的某些词元，从而破坏输入。然后，训练一个更大的判别器网络来预测被破坏输入中的每个词元是原始的还是被替换的。这种方法使模型能够从所有输入词元中学习，而不仅仅是从被掩盖的小子集中学习，从而显著提高了预训练过程的效率。
主要特点
- 替换词元检测： 模型不是预测被掩盖的词，而是区分原始词元和替换词元，这项任务使其能够从输入序列中的每个词元中学习。
- 高计算效率： 与之前的最先进模型（如BERT和RoBERTa）相比，ELECTRA在下游任务上达到高性能所需的计算量要少得多。
- 参数效率： 该方法训练一个判别器作为下游任务的主要模型。这个判别器可以学习强大的上下文表示，而不需要一个庞大、独立的生成器。
- 最先进的性能： 尽管效率很高，ELECTRA在GLUE和SQuAD基准测试上取得的成果与更大规模的模型相当，甚至更好。
使用案例
- 文本分类： 构建用于情感分析、主题分类和垃圾邮件检测的高精度模型。
- 问答系统： 开发能够理解给定上下文并为问题提供精确答案的系统。
- 命名实体识别（NER）： 在文本中识别和分类实体，如姓名、地点和组织。
- 自然语言理解（NLU）： 作为任何需要深入理解人类语言的应用的强大支柱。
入门指南
您可以轻松地使用Hugging Face的transformers库开始使用预训练的ELECTRA模型。以下是一个如何使用ELECTRA进行填空任务的简单示例（尽管其主要训练任务不是掩码，但该架构可以这样使用）。
```python from transformers import pipeline
使用预训练的ELECTRA模型进行填空
注意：ELECTRA的优势在于分类/NLU任务，但这展示了如何加载它。
unmasker = pipeline(‘fill-mask’, model=’google/electra-small-discriminator’)
[MASK] 词元用于指示模型应该填充单词的位置。
result = unmasker(“人生的目标是变得[MASK]。”)
打印最高预测结果
for item in result: print(f”词元: {item[‘token_str’]}, 分数: {item[‘score’]:.4f}”)
示例输出（为理解而翻译）：
词元: 快乐, 分数: 0.1197
词元: 自由, 分数: 0.0425
词元: 善良, 分数: 0.0361
定价
ELECTRA是谷歌根据Apache 2.0许可证发布的开源研究项目。它完全免费，可用于学术和商业目的。您可能需要承担训练或运行模型所需的计算资源相关费用。