作者提出在单语言和跨语言设置下,对序列到序列模型的编码器和解码器进行预训练的策略。在预训练的过程中,鼓励模型在共享空间中表示不同的语言,进而实现跨语言迁移的能力。在预训练过程之后,再使用单语数据对自然语言生成的下游任务对预训练模型进行微调。最后,将训练好的模型在跨语言输入的情况下,测试模型跨语言自然...
而BERT 的另一种训练方式,Next Sentence Prediction 也可以看作是基于顺序的约束,通过构造大量的上下文样本,目的是让模型理解两个句子之间的联系。这一任务的训练语料可以从语料库中抽取句子对包括两个句子A和B来进行生成,其中50%的概率B是A的下一个句子,50%的概率B是语料中的一个随机句子。该任务预测B是否是A的...
一是:很可能是因为Bert在预训练阶段增加了Next Sentence Prediction任务,所以能够在预训练阶段学会一些句间关系的知识,而如果下游任务正好涉及到句间关系判断,就特别吻合Bert本身的长处,于是效果就特别明显。 二是:因为Self Attention机制自带句子A中单词和句子B中任意单词的Attention效果,而这种细粒度的匹配对于句子匹配类...
BERT：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于变换器的双向编码器表示模型。与GPT不同，BERT采用双向编码方式，能够捕捉文本序列中的双向依赖关系。这使得BERT在自然语言理解任务中表现出色，如文本分类、命名实体识别等。T5：T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是一种将各种自然语言...
Given the optimal control for the discrete linear regulator problem, the optimal cost over the last stage is given by the compact form: ()
seq2seq是一种典型的数据处理形式,这种处理形式和模型的结构无关,而是和模型的输入和输出相关。seq2seq的一个典型就是transformer。当然,BERT拥有更好的并行性。对于那些seqence内部存在着较大的关联的数据序列,使用seq2seq常常都会取得不错的结果。 那么,什么是end2end呢?在过去,end2end总是指一些非显式地进行模...
关键点可以是预定义的或自定义的,取决于具体的任务要求,例如人脸识别中的眼睛和嘴巴等,其次将关键点的坐标信息编码成合适的向量或矩阵表示,作为输入条件输入到图像生成模型中。基于关键点的文本生成图像方法可以应用于人脸图像合成、姿态生成、人物动画等领域。通过提供精确的关键点信息,实现更精确和个性化的图像生成。
像GPT、BERT和T5等大语言模型都基于它而实现。Transformer的出现引发了自然语言处理领域的一次革命，它的自注意力机制使得自然语言处理任务具有更高的效率和准确性，并且能够处理任意长度的序列(字符序列，即文本)，它的并行处理能力使得在处理大规模教据时更加高效。（2）基于图神经网络的文本分类方法 文本分类是自然...
“塔都档细”（四塔）一词源自佛经，在南传上座部佛教经典《大念处经》、《大象迹喻经》中有“四界”、“四大”即“地界、水界、火界、风界”之谓，傣医四塔之概念是对佛教“四界”、“四大”等概念的借用和承袭，即（ ）