请在重新训练这些模型时，使用ElectraForPreTraining作为鉴别器，使用ElectraForMaskedLM作为生成器。

中文ELECTRA

Google和斯坦福大学发布了一个名为ELECTRA的新的预训练模型，与BERT及其变种相比，该模型具有更小的模型大小并且性能相对竞争力较强。为了进一步加速中文预训练模型的研究，哈尔滨工业大学和科大讯飞联合实验室（HFL）基于ELECTRA的官方代码发布了中文ELECTRA模型。相比BERT及其变种，ELECTRA-small仅使用了1/10的参数，却能在多个自然语言处理任务上获得类似甚至更高的分数。

这个项目基于ELECTRA的官方代码： https://github.com/google-research/electra

您可能还对以下内容感兴趣：

• 中文BERT系列： https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
• 中文ELECTRA： https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA
• 中文XLNet： https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet
• 知识蒸馏工具包 - TextBrewer： https://github.com/airaria/TextBrewer

HFL的更多资源： https://github.com/ymcui/HFL-Anthology

引用

如果您认为我们的资源或论文对您有用，请在您的论文中包含以下引用。

• https://arxiv.org/abs/2004.13922

@inproceedings{cui-etal-2020-revisiting,
    title = "Revisiting Pre-Trained Models for {C}hinese Natural Language Processing",
    author = "Cui, Yiming  and
      Che, Wanxiang  and
      Liu, Ting  and
      Qin, Bing  and
      Wang, Shijin  and
      Hu, Guoping",
    booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Findings",
    month = nov,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.findings-emnlp.58",
    pages = "657--668",
}