bart-large-cnn:基础模型在 CNN/Daily Mail Abstractive Summarization Task微调后的模型; bart-large-mnli:基础模型在MNLI classification task微调后的模型; 下面我们来看看BART。 背景:Seq2Seq预训练 去年10月,来自Google和Facebook的团队分别发布了新的Transformer-related论文:T5和BART。这两篇论文在如抽象总结和对...
bart-large-cnn:基础模型在 CNN/Daily Mail Abstractive Summarization Task微调后的模型; bart-large-mnli:基础模型在MNLI classification task微调后的模型; 下面我们来看看BART。 背景:Seq2Seq预训练 去年10月,来自Google和Facebook的团队分别发布了新的Transformer-related论文:T5和BART。 这两篇论文在如抽象总结和...
MNLI(Williams等,2017):一个双语文本分类任务,用于预测一个句子是否蕴含另一个句子。微调后的模型将两个句子与附加的EOS标记连接,并将其传递给BART编码器和解码器。与BERT不同,EOS标记的表示用于分类句子关系。 ELI5(Fan等,2019):一个长文本抽象问答数据集。模型根据问题和支持文档的拼接生成答案。 XSum(Narayan等...
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4、使用Bart做句子分类任务,这里使用了在Mnli数据集上微调的模型(将句子对分三类) bart=torch.hub.load('pytorch/fairseq','bart.large.mnli') bart.eval() tokens=bart.encode('BART is a seq2seq model.','BART is not sequence to sequence.') ...
bart-large-mnli:基础模型在MNLI classification task微调后的模型; 下面我们来看看BART。 背景:Seq2Seq预训练 去年10月,来自Google和Facebook的团队分别发布了新的Transformer-related论文:T5和BART。这两篇论文在如抽象总结和对话等生成任务上都取得了更好的下游性能,主要有两个改变: ...
MNLI(Williams等人,2017)是一项bitext的分类任务,预测一个句子是否包含另一个句子。微调后的模型将两个句子与附加的EOS标记拼接起来,并将它们传递给BART编码器和解码器。与BERT不同的是,EOS标记的表述被用来对句子关系进行分类。 ELI5(Fan等人,2019),一个长式抽象问答数据集。模型以问题和支持性文件的串联为条件生...
MNLI: 一个bitext分类任务去预测一个句子是否可以蕴含另一个。这个微调模型链接这两个句子和一个附加的EOS标记,然后把他们传递给编码器和解码器,和BERT相反,利用EOS token的表示对句子关系进行分类。 ELI5:一个长形式的抽象问题回答数据集。模型根据问题和支持文档的连接来生成答案。 XSum: 一个带着精准总结的新闻...
微调时,一个未损坏的文档输入到编码器和解码器,我们使用解码器最终隐藏状态的表示。 2.1 架构 seq2seq Transformer, 将ReLU改为GeLU, base 6层,large 12层。 和BERT不同在于:(1)使用seq2seq model;(2)BERT单词预测时使用额外的FFN,BART不用。总之,BART比等大小的BERT多10%的参数。 2.2 预训练任务 扰动...