ERINE是百度发布一个预训练模型，它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识，在多项任务...
要注意的是,预训练的 Embedding 和机器翻译的目标不同,故需要将其转换成相关的 Embedding;机器翻译也产生 Embedding,需要在这两种 Embedding 间控制它们信息融合的比例。Decoder 端:神经机器翻译是自左向右生成翻译的,故目标端没有完整的 ground truth 供预训练模型计算 Embedding,为了解决暴露偏置问题,需要使用知识蒸馏...
我们将会聚焦在微调的方法,通过在Bridge Data上使用多任务离线强化学习算法来预训练一个多任务模型,然后用一些新任务的少量数据在该模型上微调,每一个新任务通过一小撮实例(10例)来表达。根据上述方法我们得到了PTR模型(如下图实例),仅使用one-hot条件向量来对多任务进行训练,为新任务微调的保留向量的最后一小部分。
预训练策略的例子,从左到右:对一个监督感知任务进行预训练(例如,ResNet模型),然后对最后几层进行再训练,以完成一个感兴趣的新任务;使用预先训练过的语言模型,其中提示符包含一些输入输出对示例;使用开放词汇表图像语言模型(在本例中为CLIP)来定义带有文本提示的任务。 在机器人研究中,从少量数据中学习策略甚至更加...
编者按:现有预训练模型的跨语言信息只通过共享 BPE 空间得到,这样得到的跨语言信号隐式而且受限。微软亚洲研究院提出了一种跨语言掩码语言模型(Cross-lingual masked language model,CMLM),可以显式地将跨语言信息作为训练信号,显著提升预训练模型的跨语言建模能力,进而提升无监督机器翻译的性能。
机器翻译深度学习预训练语言模型自然语言处理预训练已被证明是提高许多自然语言处理(Natural language processing,NLP)任务的性能的一种非常有效的方法.BERT是目前应用最广泛的预训练语言模型之一,通过在其顶层增加额外的任务层,BERT可以轻松地转换为专门用于特定任务的模型,并且可以通过对标记数据的微调来提升性能.这样的...
参数说明是这个：# path of the pretrain model, to better solve the current task ...
神经机器翻译系统.本文的主要工作内容如下: (1)在不使用平行语料,只利用单语语料构建无监督西里尔蒙汉神经机器翻译模型的任务中,针对翻译模型初始化的两种方法在本文的低资源不相似语言对中表现较差,迭代回译训练与推理过程中的源语言数据存在较大差距等问题.本文提出使用自学习进行跨语言词嵌入训练,利用预训练模型中的...
MIR第四期已于8月正式出版,其中包括4篇综述,分别来自北京大学高文院士团队、悉尼大学冯大淦团队、自动化所宗成庆团队及西安电子科技大学公茂果团队,涵盖大规模多模态预训练模型、机器翻译、联邦学习等前沿内容;本期同时出版了4篇研究论文,其中包括京东探索研究院陶大程院士团队和中国人民大学卢志武团队的最新成果,全文免费...
ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)的中文全称为生成型预训练变换模型,这款人工智能技术驱动的自然语言处理工具,通过海量数据存储和高效设计架构理解和解读用户请求,可以以近乎人类自然语言的方式生成具有“较高复杂度的回应文本”,甚至能完成撰写、视频脚本、文案、机器翻译、分类、代码...