百度文心模型ERNIE 2.0: A Continual Pre-Training Framework for Language Understanding论文笔记 Peking2025 1 人赞同了该文章 0、介绍 最近,预训练模型在多种语言理解任务中取得了最先进的结果。目前的预训练方法通常侧重于使用几个简单的任务来训练模型,以捕捉词汇或句子的共现情况。然而,除了共现信息之外,训练语料...
百度提出自动态蒸馏方法ERNIE-Search,将交叉编码器与双编码器桥接以实现密集段落检索!在开放域 QA 任务上SOTA! 详细信息如下: 论文地址:https://arxiv.org/abs/2205.09153 01 摘要 基于预训练语言模型(PLM)的神经检索模型,如双编码器,在开放域问答(QA)任务中取得了良好的性能。通过整合跨架构的知识蒸馏,它们的有...
ERNIE2.0 的论文:https://arxiv.org/abs/1907.12412 ERNIE 系列的代码:https://github.com/PaddlePadd… ERNIE2.0 的次要奉献在于: 提出了反对 continual multi-task learning 的 ERNIE framework。 提出了三种无监督类型的工作:word-aware pretraining task,struture-aware pretraining task , semantic-aware pretrai...
但是,并行语料库的大小相当有限,这限制了模型的性能。 在论文“ ERNIE-M: Enhanced Multilingual Representation by Aligning Cross-lingual Semantics with Monolingual Corpora ”中,百度研究院提出了一种新颖的跨语言预训练方法,该方法可以利用单语语料库学习多种语言之间的语义对齐。 2 ERNIE-M的关键:跨语言对齐和回...
他们提出了首个基于多流（multi-flow）机制生成完整语义片段的预训练模型 ERNIE-GEN，显著提升了自然语言生成任务效果。借助飞桨的高效分布式训练优势，百度开源了 ERNIE-GEN 的英文预训练模型，并对开源工具进行了动静合一升级，核心代码精简了 59% 。论文链接：https://arxiv.org/abs/2001.11314 项目地址: https:/...
ERNIE-ViL 的方法被 AAAI-2021 主会长文录用，论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.16934 四、语言与视觉一体的模型 ERNIE-UNIMO 大数据是深度学习取得成功的关键基础之一。当前的预训练方法，通常分别在各种不同模态数据上分别进行，难以同时支持各类语言和图像的任务。基于深度学习的 AI 系统是否也能像人一样...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2112.15283.pdf 据悉,文心 ERNIE-ViLG 参数规模达到100亿,是目前为止全球最大规模中文跨模态生成模型,该模型首次通过自回归算法将图像生成和文本生成统一建模,增强模型的跨模态语义对齐能力,显著提升图文生成效果。 先来体验下文心 ERNIE-ViLG“图像创作”能力。
据了解,百度ERNIE 2.0的论文(https://arxiv.org/abs/1907.12412)已被国际人工智能顶级学术会议AAAI-2020收录,AAAI-2020将于2020年2月7日-12日在美国纽约举行, 我们可以期待百度技术团队届时的进一步展示。 这里需要多说一句,相较于谷歌BERT,百度的ERNIE做到了后来居上。如果持续关注,会发现百度在自然语言处理领域有...
模型论文链接: https://arxiv.org/abs/1907.12412 所有预训练任务都使用自我监督或弱监督信号,这些信号可以从没有人类标签的海量数据中获得。 ERNIE 的工作表明,在预训练过程中,通过构建各层面的无监督预训练任务,模型效果也会显著提升。未来,研究者们可沿着该思路构建更多的任务提升效果。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2107.02137.pdf Demo 链接:https://wenxin.baidu.com/wenxin/ernie ERNIE 3.0 知识增强大模型:百亿级预训练中首次引入大规模知识 近一年来,以 GPT-3、Switch-Transformer 为代表的大规模预训练模型,带来了人工智能领域新的突破,由于其强大的通用性和卓越的迁移能力,掀起了预训练...