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(2)全词覆盖：在初始的BERT中，每个token或者每个汉字都是随机覆盖的。而 NEZHA 预训练模型，则采用了全词覆盖（WWM）策略，当一个汉字被覆盖时，属于同一个汉字的其他汉字都被一起覆盖。
(3)混合精度训练：该技术可以使训练速度提高2-3倍。传统的深度神经网络训练使用 FP32 （即单精度浮点格式）来表示训练中涉及的所有变量（包括模型参数和梯度）；而混合精度训练在训练中采用了多精度。具体来说，它重点维持模型中权重的单精度副本（称为主权重），即在每次训练迭代中，将主权重舍入为FP16（即半精度浮点格式），并使用 FP16 格式存储的权重、激活和梯度执行向前和向后传递；最后将梯度转换为FP32格式，并使用FP32梯度更新主权重。
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