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一线城市房贷调查:广州四大行集体涨价 上海投放节奏明显放缓

一线城市房贷调查:广州四大行集体涨价 上海投放节奏明显放缓
2021年01月27日 22:43 新浪财经综合

  原标题:一线城市房贷调查:广州四大行集体涨价、上海投放节奏明显放缓,北京却“淡定如常”

  来源:国际金融报

  为管控过热的楼市,上海、广州等一线城市的房贷市场被泼了一盆冷水。

  自1月27日起,广州的工农建中四大行房贷利率集体上涨,具体调整方案为:首套房房贷利率为LPR+55基点;二套房房贷利率为LPR+75基点。而此前的房贷利率为首套房LPR+40基点,二套房则是LPR+60基点。

  上海地区,《国际金融报》记者采访了解到,房贷放款时间明显延长,更有银行随即叫停了税费贷。

  与广州、上海不同的是,北京地区房贷市场却淡定如常。《国际金融报》记者致电北京地区多家银行支行,相关工作人员均表示目前房贷额度并不紧张。

  部分一线城市这一轮房贷市场收紧的原因为何?而北京地区为何成为“特别的存在”?

  上海:放款时间明显延长

  1月21日晚,上海楼市迎来最强调控——上海八部门联合发文,严格限购、限贷、打击假离婚,还特别提到了“房贷集中度”的概念。

  仅4天时间之后,上海又将法拍房纳入限购范围。对此,易居研究院智库研究中心总监严跃进对《国际金融报》记者分析,此次政策明确法拍房需要纳入限购范围,进一步体现了上海购房政策从紧从严的导向。

  “此类领域的政策之所以收紧,在于其过去容易绕过限购政策,即成为限购政策的漏洞。所以上海此次政策升级,和1月21日上海既有房地产政策思路是一致的。”严跃进表示,类似政策下,此类房源的交易性价比自然就下降了,客观上使得其房价会下跌。政策的威慑性,有助于后续房地产市场的平稳健康发展,成为2021年上海房地产政策收紧的又一案例。

  组合拳之下,沪上房贷市场发生巨变。“因为国家政策,所以现在都是排队放款,速度比较慢。如果你现在1月底申请的话,最快也是4月份才能放款,如果慢一点的话要5月份。”招商银行某支行客户经理告诉记者,越往后额度越紧,可能会更慢。

  某股份制银行的客户也对《国际金融报》记者反映,本来快要发放的贷款因为出台的政策暂缓,最快也要再过两周发放。

  除了放款速度明显降低外,更有银行随即叫停部分贷款业务。工商银行上海分行行长付捷对外确认,工行上海地区确实调整、叫停税费贷。

  所谓税费贷,是针对个人住宅房屋买卖过程中所应缴纳的,包括但不限于契税、个人所得税、营业税、房屋税、印花税等相关税费和服务费的分期服务。该业务通过在房产交易中心刷信用卡,分期缴纳税费,减轻现金压力。

  “相关业务调整,是根据市场变化,从优化资源配置角度出发而做出的经营决策。”付捷表示,此次叫停是一种调整,下一步会根据监管部门的要求,进一步研究后续产品业务计划。

  不过,此次停贷业务只是小范围的。在上海地区推出税费分期产品的还有上海农商行,而该行客服人员告诉记者,目前并未受政策影响,没有接到通知,甚至今年还在延续去年活动的优惠利率,活动时间一直持续到6月底。

  需要指出的是,尽管工商上海地区叫停了税费贷,但个人房贷业务正常。

  “目前工商银行上海地区房贷发放正常,仍然按照往年的节奏,既没有多也没有少,还是比较稳定的。额度也差不多,没有过于收窄,也没有放开,跟往年保持持平。”付捷补充,只不过是现在出些政策,大家感觉比较紧张。

  1月26日,据新华社报道,住房和城乡建设部倪虹副部长带队赴上海、深圳等地调研督导房地产市场情况,将“解决好大城市住房突出问题”作为2021年度重点任务之一。以稳地价、稳房价、稳预期为目标,确保房地产市场平稳健康发展。

  广州:四大行集体“涨价”

  被戏称为“楼市中的五粮液”的广州楼市,在今年开年延续了去年底的翘尾行情。伴随部分业主“抱团涨价”的信号,广州楼市迎来“爆发”,惊动广州监管层。

  1月24日,据广州日报消息,广州银行业已被金融监管窗口指导,个人按揭贷款被“双管控”:新增个人住房贷款占比不能超过12.6%;各银行每个月新增个人住房贷款额度不能超过2020年10月、11月、12月三个月的平均放款额度。

  “应该说,广州此类政策的出台,也对应了广州近期房屋炒作的现象,政策出台有助于促进市场的稳定和健康发展。从后续情况看,广州的政策也值得全国其他城市的学习。”严跃进表示,近期很多大城市购房政策明显收紧,预计信贷政策收紧概率也会增加。

  本轮调控政策对广州房贷市场产生显著影响。1月24日,有微博大V“大源按揭”通过微博爆料称,各银行配合监管,应对的措施是“暂停受理新的贷款申请”。

  1月27日,广州楼市又放出新动态,即日起广州四大行房贷全线涨价,首套房贷利率调整为LPR+55bp,二套房贷LPR+75bp,而此前则是首套房为LPR+40bp,二套房是LPR+60bp。

  实际上,这并不是广州四大行第一次集体“涨价”。2018年2月,广州四大行也曾集体上调首套房贷利率至基准1.1倍。而两次严控政策的背后均是“过热”的广州楼市。

  广州市房地产协会(学会)专家委员会副主任胡刚告诉《国际金融报》记者,“由于深圳楼市调控,导致2020年第四季度以来广州楼市有些热,市中心珠江新城房价涨幅达到了40%左右,南沙也涨了20%至30%,但多数区域还是比较平稳。”

  “2018年的调控和此次调控的背景有异曲同工之处。”广东省住房政策研究中心首席分析师李宇嘉对《国际金融报》记者指出,去年12月广州新房和二手房火热,出现明显的翘尾行情,当月新房成交量达到17243套,创单月成交历史最高纪录,超过了最为火热的2016年;二手房成交量年内第二次探上1.5万套。

  2020年,广州二手房价上涨进入了全国TOP10,同样入榜的还有上海和深圳,在沪深积极出台政策管控的背景下,广州自然也难例外。

  胡刚认为,这些措施将对广州房地产市场起到降温调控的效果,引起未来成交量的滑落。“对于一般购房者而言,如果没有贷款很难承受得起现在的房价,因此房贷方面的措施对于楼市将有不小的冲击力”。

  李宇嘉也表示,房贷额度管控下,新房、二手房交易规模会下降,这相当于给楼市降温。而随着交易量的下降,未来房价也将有所回落。毫无疑问,如果这次真的控制住了贷款投放,热点城市快节奏的楼市交易自然就会慢下来。

  “未来银行选择个贷客户的标准会提高。征信好、纳税和社保记录时间长、没有断缴的个人,会被优先选择。”李宇嘉建议,购房者维护好个人信用,房贷额度紧张也将是周期性事件,可以等到额度宽松时再买房。

  作为大湾区的风向标,广州房地产市场的一举一动也牵动着其他地区众人的心。某珠海房地产人士告诉《国际金融报》记者,按照以往的经验,可能接下来湾区其他城市也会逐步收紧政策。但他认为,大家只是需要一些时间适应和消化,紧接着该买的还是会买,购买力会恢复过来。

  北京:房贷市场“风平浪静”

  “房贷从严背景下,可能有些家庭会申请不到房贷,进而买不了房。这种情况对楼市发展是不利的。”北京市房地产法学会副会长兼秘书长赵秀池对《国际金融报》记者坦言。

  而在上海、广州、深圳纷纷收紧房贷额度的同时,北京房地产市场似乎一片祥和。《国际金融报》记者致电北京地区多家银行支行,相关工作人员均表示目前房贷额度并不紧张。

  “目前北京这边没有接到房贷额度收紧的通知。”北京某农商行经理告诉记者,如果1月底提交各材料的话,加上春节放假的因素,2月底也能够放款。

  工商银行某北京支行的经理也告诉记者,目前房贷额度未受影响,基本1个月能够走完流程放款。“但是尽快办吧,未来房贷业务会不会被限制不好说,可能也会缩紧。”她表示。

  “房贷额度有限与房地产金融监管政策收紧有关。根据房地产贷款集中管理度要求,各银行都要在一两年内达到监管目标,因而需要调整未来发放贷款的额度。”赵秀池进一步指出,为了达到房地产贷款集中度的要求,有些房贷到期收回来,银行可能就不能再发放房地产贷款或个人住房贷款了。

  实际上,各地的房贷调控都与今年1月1日起实施的房贷集中度制度不无关系。苏宁金融研究院宏观经济研究中心副主任陶金此前对《国际金融报》记者表示,为降低房地产贷款集中度,个别银行需要主动减少住房贷款增量和压降存量。同时,个别银行存在房地产开发贷款超限的问题,也可能需要通过主动压降来达到监管标准。这将对个人房贷的申请有一定影响。

  为何上海、广东等地房贷难求,北京却淡定如常?

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  BERT一出,那几个他论文里做实验的数据集全被轰平了,大家洗洗睡了。心疼swag一秒钟,出现3月,第一篇做这个数据集的算法,在超了baseline 20多点的同时也超过人了。

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一线城市房贷调查:广州四大行集体涨价 上海投放节奏明显放缓

一线城市房贷调查:广州四大行集体涨价 上海投放节奏明显放缓
2021年01月27日 22:43 新浪财经综合

  原标题:一线城市房贷调查:广州四大行集体涨价、上海投放节奏明显放缓,北京却“淡定如常”

  来源:国际金融报

  为管控过热的楼市,上海、广州等一线城市的房贷市场被泼了一盆冷水。

  自1月27日起,广州的工农建中四大行房贷利率集体上涨,具体调整方案为:首套房房贷利率为LPR+55基点;二套房房贷利率为LPR+75基点。而此前的房贷利率为首套房LPR+40基点,二套房则是LPR+60基点。

  上海地区,《国际金融报》记者采访了解到,房贷放款时间明显延长,更有银行随即叫停了税费贷。

  与广州、上海不同的是,北京地区房贷市场却淡定如常。《国际金融报》记者致电北京地区多家银行支行,相关工作人员均表示目前房贷额度并不紧张。

  部分一线城市这一轮房贷市场收紧的原因为何?而北京地区为何成为“特别的存在”?

  上海:放款时间明显延长

  1月21日晚,上海楼市迎来最强调控——上海八部门联合发文,严格限购、限贷、打击假离婚,还特别提到了“房贷集中度”的概念。

  仅4天时间之后,上海又将法拍房纳入限购范围。对此,易居研究院智库研究中心总监严跃进对《国际金融报》记者分析,此次政策明确法拍房需要纳入限购范围,进一步体现了上海购房政策从紧从严的导向。

  “此类领域的政策之所以收紧,在于其过去容易绕过限购政策,即成为限购政策的漏洞。所以上海此次政策升级,和1月21日上海既有房地产政策思路是一致的。”严跃进表示,类似政策下,此类房源的交易性价比自然就下降了,客观上使得其房价会下跌。政策的威慑性,有助于后续房地产市场的平稳健康发展,成为2021年上海房地产政策收紧的又一案例。

  组合拳之下,沪上房贷市场发生巨变。“因为国家政策,所以现在都是排队放款,速度比较慢。如果你现在1月底申请的话,最快也是4月份才能放款,如果慢一点的话要5月份。”招商银行某支行客户经理告诉记者,越往后额度越紧,可能会更慢。

  某股份制银行的客户也对《国际金融报》记者反映,本来快要发放的贷款因为出台的政策暂缓,最快也要再过两周发放。

  除了放款速度明显降低外,更有银行随即叫停部分贷款业务。工商银行上海分行行长付捷对外确认,工行上海地区确实调整、叫停税费贷。

  所谓税费贷,是针对个人住宅房屋买卖过程中所应缴纳的,包括但不限于契税、个人所得税、营业税、房屋税、印花税等相关税费和服务费的分期服务。该业务通过在房产交易中心刷信用卡,分期缴纳税费,减轻现金压力。

  “相关业务调整,是根据市场变化,从优化资源配置角度出发而做出的经营决策。”付捷表示,此次叫停是一种调整,下一步会根据监管部门的要求,进一步研究后续产品业务计划。

  不过,此次停贷业务只是小范围的。在上海地区推出税费分期产品的还有上海农商行,而该行客服人员告诉记者,目前并未受政策影响,没有接到通知,甚至今年还在延续去年活动的优惠利率,活动时间一直持续到6月底。

  需要指出的是,尽管工商上海地区叫停了税费贷,但个人房贷业务正常。

  “目前工商银行上海地区房贷发放正常,仍然按照往年的节奏,既没有多也没有少,还是比较稳定的。额度也差不多,没有过于收窄,也没有放开,跟往年保持持平。”付捷补充,只不过是现在出些政策,大家感觉比较紧张。

  1月26日,据新华社报道,住房和城乡建设部倪虹副部长带队赴上海、深圳等地调研督导房地产市场情况,将“解决好大城市住房突出问题”作为2021年度重点任务之一。以稳地价、稳房价、稳预期为目标,确保房地产市场平稳健康发展。

  广州:四大行集体“涨价”

  被戏称为“楼市中的五粮液”的广州楼市,在今年开年延续了去年底的翘尾行情。伴随部分业主“抱团涨价”的信号,广州楼市迎来“爆发”,惊动广州监管层。

  1月24日,据广州日报消息,广州银行业已被金融监管窗口指导,个人按揭贷款被“双管控”:新增个人住房贷款占比不能超过12.6%;各银行每个月新增个人住房贷款额度不能超过2020年10月、11月、12月三个月的平均放款额度。

  “应该说,广州此类政策的出台,也对应了广州近期房屋炒作的现象,政策出台有助于促进市场的稳定和健康发展。从后续情况看,广州的政策也值得全国其他城市的学习。”严跃进表示,近期很多大城市购房政策明显收紧,预计信贷政策收紧概率也会增加。

  本轮调控政策对广州房贷市场产生显著影响。1月24日,有微博大V“大源按揭”通过微博爆料称,各银行配合监管,应对的措施是“暂停受理新的贷款申请”。

  1月27日,广州楼市又放出新动态,即日起广州四大行房贷全线涨价,首套房贷利率调整为LPR+55bp,二套房贷LPR+75bp,而此前则是首套房为LPR+40bp,二套房是LPR+60bp。

  实际上,这并不是广州四大行第一次集体“涨价”。2018年2月,广州四大行也曾集体上调首套房贷利率至基准1.1倍。而两次严控政策的背后均是“过热”的广州楼市。

  广州市房地产协会(学会)专家委员会副主任胡刚告诉《国际金融报》记者,“由于深圳楼市调控,导致2020年第四季度以来广州楼市有些热,市中心珠江新城房价涨幅达到了40%左右,南沙也涨了20%至30%,但多数区域还是比较平稳。”

  “2018年的调控和此次调控的背景有异曲同工之处。”广东省住房政策研究中心首席分析师李宇嘉对《国际金融报》记者指出,去年12月广州新房和二手房火热,出现明显的翘尾行情,当月新房成交量达到17243套,创单月成交历史最高纪录,超过了最为火热的2016年;二手房成交量年内第二次探上1.5万套。

  2020年,广州二手房价上涨进入了全国TOP10,同样入榜的还有上海和深圳,在沪深积极出台政策管控的背景下,广州自然也难例外。

  胡刚认为,这些措施将对广州房地产市场起到降温调控的效果,引起未来成交量的滑落。“对于一般购房者而言,如果没有贷款很难承受得起现在的房价,因此房贷方面的措施对于楼市将有不小的冲击力”。

  李宇嘉也表示,房贷额度管控下,新房、二手房交易规模会下降,这相当于给楼市降温。而随着交易量的下降,未来房价也将有所回落。毫无疑问,如果这次真的控制住了贷款投放,热点城市快节奏的楼市交易自然就会慢下来。

  “未来银行选择个贷客户的标准会提高。征信好、纳税和社保记录时间长、没有断缴的个人,会被优先选择。”李宇嘉建议,购房者维护好个人信用,房贷额度紧张也将是周期性事件,可以等到额度宽松时再买房。

  作为大湾区的风向标,广州房地产市场的一举一动也牵动着其他地区众人的心。某珠海房地产人士告诉《国际金融报》记者,按照以往的经验,可能接下来湾区其他城市也会逐步收紧政策。但他认为,大家只是需要一些时间适应和消化,紧接着该买的还是会买,购买力会恢复过来。

  北京:房贷市场“风平浪静”

  “房贷从严背景下,可能有些家庭会申请不到房贷,进而买不了房。这种情况对楼市发展是不利的。”北京市房地产法学会副会长兼秘书长赵秀池对《国际金融报》记者坦言。

  而在上海、广州、深圳纷纷收紧房贷额度的同时,北京房地产市场似乎一片祥和。《国际金融报》记者致电北京地区多家银行支行,相关工作人员均表示目前房贷额度并不紧张。

  “目前北京这边没有接到房贷额度收紧的通知。”北京某农商行经理告诉记者,如果1月底提交各材料的话,加上春节放假的因素,2月底也能够放款。

  工商银行某北京支行的经理也告诉记者,目前房贷额度未受影响,基本1个月能够走完流程放款。“但是尽快办吧,未来房贷业务会不会被限制不好说,可能也会缩紧。”她表示。

  “房贷额度有限与房地产金融监管政策收紧有关。根据房地产贷款集中管理度要求,各银行都要在一两年内达到监管目标,因而需要调整未来发放贷款的额度。”赵秀池进一步指出,为了达到房地产贷款集中度的要求,有些房贷到期收回来,银行可能就不能再发放房地产贷款或个人住房贷款了。

  实际上,各地的房贷调控都与今年1月1日起实施的房贷集中度制度不无关系。苏宁金融研究院宏观经济研究中心副主任陶金此前对《国际金融报》记者表示,为降低房地产贷款集中度,个别银行需要主动减少住房贷款增量和压降存量。同时,个别银行存在房地产开发贷款超限的问题,也可能需要通过主动压降来达到监管标准。这将对个人房贷的申请有一定影响。

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    传祺GM8口碑
     
    综合评分
    4.63
    来自197个用户
    图表加载中...
    • 奇怪的谦谦
      评论车型:2020款传祺GM8领航款2.0T自动390T旗舰版
      上车就开空调的那种,再结合深圳的各种红绿灯各种堵车路况,平均油耗11L以上,12L左右,希望跑多了可以降下来一些,磨合期对油耗也有一些影响
    • att68fjr7
      评论车型:2020款传祺GM8领航款2.0T自动390T旗舰版
      M8整体外形,那就是稳重了大气了,但是又没有老气,稳重的同时又洋溢着时尚的气息。矩阵式LED大灯,辨识感就非常强,18寸的10幅切削轮毂,配上马牌轮胎,诚意满满,不过轮毂19寸就更好啦。还有尾盖上的贯穿式LED尾灯,非常的帅气,就这颜值,甩了隔壁某L8好几条街了。
    • aprs4fwxlv2
      评论车型:2020款传祺GM8领航款2.0T自动390T旗舰版
      从提车的15.3到现在11.3还在一直往下,这个和用车习惯有关,习惯轰大油门的请忽略这一条,你爱车,车自然也会回馈你

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      人工智能子领域历史突破:谷歌BERT模型破11项纪录

      人工智能子领域历史突破:谷歌BERT模型破11项纪录
      2018年10月13日 14:58 新浪财经综合

        今天请记住BERT模型这个名字。

        谷歌AI团队新发布的BERT模型,在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类!并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩,包括将GLUE基准推至80.4%(绝对改进7.6%),MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进率5.6%)等。

      谷歌团队的Thang Luong直接定义:BERT模型开启了NLP的新时代!谷歌团队的Thang Luong直接定义:BERT模型开启了NLP的新时代!
      本文从论文解读、BERT模型的成绩以及业界的评价三方面做介绍。本文从论文解读、BERT模型的成绩以及业界的评价三方面做介绍。

        硬核阅读:认识BERT的新语言表示模型

        首先来看下谷歌AI团队做的这篇论文。

      论文地址:https://arxiv.org/abs/1810.04805论文地址:https://arxiv.org/abs/1810.04805

        BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示。与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。因此,预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调,适用于广泛任务的最先进模型的构建,比如问答任务和语言推理,无需针对具体任务做大幅架构修改。

        论文作者认为现有的技术严重制约了预训练表示的能力。其主要局限在于标准语言模型是单向的,这使得在模型的预训练中可以使用的架构类型很有限。

        在论文中,作者通过提出BERT:即Transformer的双向编码表示来改进基于架构微调的方法。

        BERT 提出一种新的预训练目标:遮蔽语言模型(masked language model,MLM),来克服上文提到的单向性局限。MLM 的灵感来自 Cloze 任务(Taylor, 1953)。MLM 随机遮蔽模型输入中的一些 token,目标在于仅基于遮蔽词的语境来预测其原始词汇 id。

        与从左到右的语言模型预训练不同,MLM 目标允许表征融合左右两侧的语境,从而预训练一个深度双向 Transformer。除了遮蔽语言模型之外,本文作者还引入了一个“下一句预测”(next sentence prediction)任务,可以和MLM共同预训练文本对的表示。

        论文的核心:详解BERT模型架构

        本节介绍BERT模型架构和具体实现,并介绍预训练任务,这是这篇论文的核心创新。

        模型架构

        BERT的模型架构是基于Vaswani et al. (2017) 中描述的原始实现multi-layer bidirectional Transformer编码器,并在tensor2tensor库中发布。由于Transformer的使用最近变得无处不在,论文中的实现与原始实现完全相同,因此这里将省略对模型结构的详细描述。

        在这项工作中,论文将层数(即Transformer blocks)表示为L,将隐藏大小表示为H,将self-attention heads的数量表示为A。在所有情况下,将feed-forward/filter 的大小设置为 4H,即H = 768时为3072,H = 1024时为4096。论文主要报告了两种模型大小的结果:

        为了进行比较,论文选择,它与OpenAI GPT具有相同的模型大小。然而,重要的是,BERT Transformer 使用双向self-attention,而GPT Transformer 使用受限制的self-attention,其中每个token只能处理其左侧的上下文。研究团队注意到,在文献中,双向 Transformer 通常被称为“Transformer encoder”,而左侧上下文被称为“Transformer decoder”,因为它可以用于文本生成。BERT,OpenAI GPT和ELMo之间的比较如图1所示。

        图1:预训练模型架构的差异。BERT使用双向Transformer。OpenAI GPT使用从左到右的Transformer。ELMo使用经过独立训练的从左到右和从右到左LSTM的串联来生成下游任务的特征。三个模型中,只有BERT表示在所有层中共同依赖于左右上下文。

        输入表示(input representation)

        论文的输入表示(input representation)能够在一个token序列中明确地表示单个文本句子或一对文本句子(例如, [Question, Answer])。对于给定token,其输入表示通过对相应的tokensegmentposition embeddings进行求和来构造。图2是输入表示的直观表示:

        图2:BERT输入表示。输入嵌入是token embeddings, segmentation embeddings 和position embeddings 的总和。

        具体如下:

        关键创新:预训练任务

        与Peters et al. (2018) 和 Radford et al. (2018)不同,论文不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练BERT。相反,使用两个新的无监督预测任务对BERT进行预训练。

        任务1: Masked LM

        从直觉上看,研究团队有理由相信,深度双向模型比left-to-right 模型或left-to-right and right-to-left模型的浅层连接更强大。遗憾的是,标准条件语言模型只能从左到右或从右到左进行训练,因为双向条件作用将允许每个单词在多层上下文中间接地“see itself”。

        为了训练一个深度双向表示(deep bidirectional representation),研究团队采用了一种简单的方法,即随机屏蔽(masking)部分输入token,然后只预测那些被屏蔽的token。论文将这个过程称为“masked LM”(MLM),尽管在文献中它经常被称为Cloze任务(Taylor, 1953)。

        在这个例子中,与masked token对应的最终隐藏向量被输入到词汇表上的输出softmax中,就像在标准LM中一样。在团队所有实验中,随机地屏蔽了每个序列中15%的WordPiece token。与去噪的自动编码器(Vincent et al., 2008)相反,只预测masked words而不是重建整个输入。

        虽然这确实能让团队获得双向预训练模型,但这种方法有两个缺点。首先,预训练和finetuning之间不匹配,因为在finetuning期间从未看到[MASK]token。为了解决这个问题,团队并不总是用实际的[MASK]token替换被“masked”的词汇。相反,训练数据生成器随机选择15%的token。例如在这个句子“my dog is hairy”中,它选择的token是“hairy”。然后,执行以下过程:

        数据生成器将执行以下操作,而不是始终用[MASK]替换所选单词:

        Transformer encoder不知道它将被要求预测哪些单词或哪些单词已被随机单词替换,因此它被迫保持每个输入token的分布式上下文表示。此外,因为随机替换只发生在所有token的1.5%(即15%的10%),这似乎不会损害模型的语言理解能力

        使用MLM的第二个缺点是每个batch只预测了15%的token,这表明模型可能需要更多的预训练步骤才能收敛。团队证明MLM的收敛速度略慢于 left-to-right的模型(预测每个token),但MLM模型在实验上获得的提升远远超过增加的训练成本。

        任务2:下一句预测

        许多重要的下游任务,如问答(QA)和自然语言推理(NLI)都是基于理解两个句子之间的关系,这并没有通过语言建模直接获得。

        在为了训练一个理解句子的模型关系,预先训练一个二进制化的下一句测任务,这一任务可以从任何单语语料库中生成。具体地说,当选择句子A和B作为预训练样本时,B有50%的可能是A的下一个句子,也有50%的可能是来自语料库的随机句子。例如:

        Input = [CLS] the man went to [MASK] store [SEP]

        he bought a gallon [MASK] milk [SEP]

        Label = IsNext

        Input = [CLS] the man [MASK] to the store [SEP]

        penguin [MASK] are flight ##less birds [SEP]

        Label = NotNext

        团队完全随机地选择了NotNext语句,最终的预训练模型在此任务上实现了97%-98%的准确率

        实验结果

        如前文所述,BERT在11项NLP任务中刷新了性能表现记录!在这一节中,团队直观呈现BERT在这些任务的实验结果,具体的实验设置和比较请阅读原论文。

        图3:我们的面向特定任务的模型是将BERT与一个额外的输出层结合而形成的,因此需要从头开始学习最小数量的参数。在这些任务中,(a)和(b)是序列级任务,而(c)和(d)是token级任务。在图中,E表示输入嵌入,Ti表示tokeni的上下文表示,[CLS]是用于分类输出的特殊符号,[SEP]是用于分隔非连续token序列的特殊符号。

        图4:GLUE测试结果,由GLUE评估服务器给出。每个任务下方的数字表示训练样例的数量。“平均”一栏中的数据与GLUE官方评分稍有不同,因为我们排除了有问题的WNLI集。BERT 和OpenAI GPT的结果是单模型、单任务下的数据。所有结果来自https://gluebenchmark.com/leaderboard和https://blog.openai.com/language-unsupervised/

        图5:SQuAD 结果。BERT 集成是使用不同预训练检查点和微调种子(fine-tuning seed)的 7x 系统。

        图6:CoNLL-2003 命名实体识别结果。超参数由开发集选择,得出的开发和测试分数是使用这些超参数进行五次随机重启的平均值。

        超过人类表现,BERT刷新了11项NLP任务的性能记录

        论文的主要贡献在于:

        BERT目前已经刷新的11项自然语言处理任务的最新记录包括:将GLUE基准推至80.4%(绝对改进7.6%),MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进率5.6%),将SQuAD v1.1问答测试F1得分纪录刷新为93.2分(绝对提升1.5分),超过人类表现2.0分。

        BERT模型重要意义:宣告NLP范式的改变

        北京航空航天大学计算机专业博士吴俣在知乎上写道:BERT模型的地位类似于ResNet在图像,这是里程碑式的工作,宣告着NLP范式的改变。以后研究工作估计很多都要使用他初始化,就像之前大家使用word2vec一样自然。

        BERT一出,那几个他论文里做实验的数据集全被轰平了,大家洗洗睡了。心疼swag一秒钟,出现3月,第一篇做这个数据集的算法,在超了baseline 20多点的同时也超过人了。

        通过BERT模型,吴俣有三个认识:tZ;3~T*yfْƺ{R}ۢdYőZ}Rr,?\Be(2X[{\ :"ގhgfȠiB}W8:С*JrVZD9R/ R#d,g},G%;bzḠȣVůYkJBee @$?]#fP(PD_?hD aHލ|awjЂt>Zņ_cG 4fK$ކ~ ◵6nP  \y5;+%dR$RO()$o7ں=M͹V(q,/LfEOʬ8^L8V^VVVq4MK5" VDϧku@%;^Νi[: ΚT&~O"5;|@ "XJ e].618 =fvBa舵uYP]3KnibM^+l I;A/! n2Be,n1X:αL/sep ݹzaҵ>]6WwH2ckOxH4)SNmfäǚƨ'?w w~A1#b0-ݿ4HAz~sGpϞX;߈uzpH(vs[1om&x(ϳw([-t9lDFaTk<~o$kFqCg anAƹggAƏMxTI8Y$FEt*W} ԧ7Sf4'Qd2Jԕ;|K'UϯR+~Ul$RSA+Oh:ZcB@`/sM^TSq؊emgdU q_ {BlU[-x"j>JY/[V-lK< 5N(U'*}Z#5Fpkb$tGwv_g KBuqk?6ǣ\m5:cs $\sjt}Ӝ߲jXiqvܢ z,KKj$?2a8=Z8HnE9*JÉP+: $[~T{WBn/&K(̗*gnEin4)X:$b /W&!gkG܈G!@Əws9ZقLTU2KqzW#m@oB(E%Bԃ!Q71 013aUU:ۘKbj嶯7oJ )XM-a3_*@;¤NE@=z [ZRY?FojPt싳kg3 RLR<>*i| (5~0%#Z>%;2<=LŤJx Ώ#dIkowXnhȐ4vOܤ 63P%i4LWE籮.3m4XG|'b[=l defHcbXfM4# YP T.U nA!kOfW[+t*7;f_fHT$@ [ F ih[ 6BՑ1쓅 Q Z+)Jsn|y[?{J Xjp]|‡+/[t-f==QIb ]`^6wTg賺aP 0+O RHe%1]U"їNH'O)j:?ȥ)̙o2έ,~)*FPS,R4/g|3ӧ9>\]h:̊RF>|"aFF'&?luDF%X08"Ӣg;Mֽ'?z02E }fRP.Xi 40{fc_'4 &?9J/Pf>)az]Jy6,iD%)T/6Z\ }?!>ģLŒ*<4 h bX,]`YoR2 ,+d1d6H^#0>fezv^eK+Gw"CLȒ$KrLlГ <sn Yb=nVJH1ڬ$P*+fP(۠xޅjV30n7tu_;vTP/j}VCj7U]=YہHؽW)d#&zUo(k5G4i@l!z.Nέj jEJJJZzȪf;O#zD#[5:ϒ݂MAOmQc lAŴ*>jHL4$Fh`Pd-" {j%r[N@cѨE_@BQ,oK"eMWj2JwѶ =X,FwmuD=fAn}4tJTC E`)?޿sgM6~w"Bc[#zSĪ[bENHqUf!3׋rUhB_qԅlrT~U8*n" `bIYhhw W[ۀKx@렱B1{bi#M7nz 7Z+X7vfE~NSm$m~yݒzZ:8+d j"xgpeB%;`ީoغq3;vڽW{?sϿy=ήx+dc9 #%e>[U`*~55Xt¨`/&W*ڋg-coV.ywRCOb:"DA6W*fXɢص/xghsYtIPX?wTQ5tVJliQbQZT%CP]lEE,x,#WkfD3/BIPwߪ^4^*|~ƫ 3giiHt$V QJ5FSGPH$@O al4#8PO8F?p8pHNj@YaH?p^Yl3^(~ކd$2Q-5axc #Lz13)7\ ucB+{𜧅 *+C ]t^ɑƋqa1Rw)?sƋ3~]AFDG|{q j>oFM^8>Ǧ~kZ($ c? uѠZ,Xc<ƾ~{ ,3 KSvA@#zįgb5c`$cD҄Ll 9.lC[`C'K9~kM+d,:Tٸ:X#E̟1nuXd>Og^i4/uPň3rz 5.4AEGpBZY(x`u9P0)d-hီ-I27S~ZxgpIDC@%,C3w2ޚRfep؂tYPEݹ^-wd;JAFvtԒ_ljxoxE@Y DZ㿬~9pOӂ$YrdjFdt"#A}5 @JOKMMZhu(T7{FnwZ ØX8X ]A:QTfubCLXGI|;1$p83d./VLrQ%*Hho(VRkvlrB.Rlikn`fyj,H!ph*EXW:d;;Źh B# t4 @M.sM8x:EڴH~Pm|6G*9>{ |?=6J2LsZI2;.>T.kml83;6@CV]Hj*6԰JwYCe=S{vc'f{XiPj{)Z+98=#1z *=EEMbu_;ۏGv3k](oKsqrLn5SG|ⰣAkNgtd ܗ~/wсRg^_IӈA1<;*~jiNt>46z* &A(ʉLi1H0+D8#m&h4E2}08 [âրĶh~!E>2F5:EudJ@-q"?qe:堭 il5vQCqQn Xc#6 ڇ1u{pvׅSP? a r04zB 0H*44kq,KZL^=ݴm pL(%Lm~y2*L32{ۇ-ܙxU4m@IҖ8ys-O*#c;GZ`^eN3Y5KJ,PT 6yy`]13ap c>oliNl' lPvz ~I>BP@!ۦ例ײMg{9 ;,3sq€=BU\r˰srXFvRmC0ҷ͓yqfS!裨v(S%ԂB%GNH97wS +<߂d/Y PUt{8Jn>]PzV(ȊuS[$j`i di>Ț留tt!LlO+-xurҳvW,+@{ <<yCXs8Ve!I琢Z2 ȰXm3{s04HZ2akZ)OWAdէf6pDPE ԒRUa汴C4l0:!|*(Y3fgߍcC@t1fVϧ] .%jhԈ͏KO=_ UN'plΓcQqΠ1 7"6?y'jѓ OA|O>oqQN!0 V.-㝲1snNLT{;hC :DNXZ S@T!dnZ%Ĝ<Vw rJ'.*ER/n \#ɯPvJEdKNgf䨜O!k} :f%YS-T$y/~$#\~[GS6tXC $c"шİUNO^ nW%xcWkܮ[~1^تCF-ǡ')NvظvItE \ڥo`[h_EP;\ѩngDƾ5{T(6:3úO<ىnj[o)h(˒$R̝pwwWiͤ4fdR%">C1bJq>B܁=xzH%*SIjɾFFMHè;A?KhN7\i`zPx6 f7$g/:EI-dKtxSD1CR^ Y+?33Ͱ(1,w h -MOp`83Q7M['@D`J qx,a0Ae[!żuHE<Ĭ4^]qNS"pJ PMm0N]PV,2q}xUE)1KX 2̺m%}nB<*3@5;dr w˕ >*^l3-FSwlަazq&0j)\!{xD:B>B '6b;%g(х֚Ou<+ \hppuIˉ9VA Ƅ6;!U>@N(01ỦC9 vέIc-`aI|t(?ޝJk'ÿAxƚ8P# h=TDBD@ET)rU= $AWG^hN.ۯY7WY+r?AA~B[ai5d%W;YqGSE<Ȇf=pĉ zHibjA/ZY3Ztkusyc喧g8xF%w<l?GN;kp`^V˅Wں*GfX-X+j;fA7Vv'L%η/ OUMuU;T[@S.db8 N TT;zs< ף$BB,@Ev>%M|71b J2 P.eȈ=$"NDke,`4[B +Jh5XV4⥸i_S~ sC@!iCŞ=upf+f#b9:rqJ4: 'OSڵ܏] )X\+^7a,&Ee`8.LQ"üい<?,Rϗ$ADEx;|HA]#'37w sطikݻitxd tr߾;.o Ds2םD>d{rNbRxz;q6%gT#5Ef}hZ DRXwc'r:'H`Nk&nJtWv%^_E9R8g8;$Hu*{HG,riV ԨF7ȞS )Xq:#|jw΀n,ӇnJr6=Zb,wsR^$ObEa*x&ԢT?BpQޜ9OU.Γ&8Bhbæ.oJ/<וqjσ2^[(sDQ ?HUjiicBXRlO,b?ŮWjDٜQ(HiE4q"Le! 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