BART 模型是文本摘要中的 SOTA 模型，BERT seq2seq 的表现也很不错！ 只有 1% 的差异通常不会转化为句子质量的巨大变化。这里我们也没有做任何的超参数调整，如果调整优化后会变得更好。混合搭配方法可以让我们进行更多的实验。 例如可以将 BERT 连接到 GPT-2 以利用 BERT 的来创建强大的文本表示以及 GPT 生成...
今天,我们将从Seq2Seq模型启程,穿越Attention的迷雾,攀登Transformer的高峰,最终抵达BERT的宏伟殿堂。 1. 初识Seq2Seq:序列到序列的桥梁 想象一下,如果你想把一句中文翻译成英文,这其实就是一个序列到序列(Seq2Seq)的任务。Seq2Seq模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,编码器负责将输入序列(如中文句...
1)RNN的Seq2Seq ( 2)Self-attention的Seq2Seq 6.Transformer (1) 多层Encoder和Decoder,可以并行计算,因此可以训练很深。 每一层有,Encoder,Decoder。Encoder有Self-Attention层和Feed Forward全连接层;Decoder比Encoder多一个普通的Encoder-Decoder Attention,翻译时候用来考虑Encoder输出做普通Attention。 (2)Transform...
语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布 生成式聊天机器人中常见的是seq2seq模型是一个encoder和decoder的结构 当前最为著名的Google翻译,就是完全基于Seq2Seq+Attention机制开发出来的Seq2Seq模型所谓Seq2Seq(SequencetoSequence), 就是一种能够根据给定的序列,通过特定的方法生成另一个序列的方法。它被提出于2014...
传统的机器翻译主要基于Seq2Seq模型。该模型分为编码层和解码层,并由RNN或RNN变体(LSTM、GRU等)组成。编码矢量是从模型的编码部分产生的最终隐藏状态。该向量旨在封装所有输入元素的信息,以帮助解码器进行准确的预测。其用于充当模型解码器部分的初始隐藏状态。 Seq2Seq模型的主要瓶颈是需要将源序列的全部内容压缩为...
Seq2Seq:序列到序列的建模与转换 Transformer:自注意力机制的革新 GPT:生成式预训练模型的语言生成能力 BERT:双向编码器的自然语言理解 总结 参考文献 1. Word2Vec:词向量的生成与应用 1.1 词向量的意义 词向量(Word Embedding)是将自然语言中的词汇映射到高维向量空间中的一种技术。词向量能够捕捉词汇之间的语义和...
使用 ROUGE 评分指标计算结果。 BART 模型是文本摘要中的 SOTA 模型,BERT seq2seq 的表现也很不错!只有 1% 的差异通常不会转化为句子质量的巨大变化。这里我们也没有做任何的超参数调整,如果调整优化后会变得更好。 混合搭配方法可以让我们进行更多的实验。例如可以将 BERT 连接到 GPT-2 以利用 BERT 的来创建...
BART 模型是文本摘要中的 SOTA 模型,BERT seq2seq 的表现也很不错! 只有 1% 的差异通常不会转化为句子质量的巨大变化。这里我们也没有做任何的超参数调整,如果调整优化后会变得更好。 混合搭配方法可以让我们进行更多的实验。 例如可以将 BERT 连接到 GPT-2 以利用 BERT 的来创建强大的文本表示以及 GPT 生成...
本文代码: https://github.com/saiwaiyanyu/tensorflow-bert-seq2seq-dream-decoder 介绍 在参与的项目和产品...
当T5用于下游任务的时候,文本作为encoder端的输入,decoder负责标签的输出。事实上,不管是NLU还是NLG任务,都可以使用text文本用来表示他们的正确答案。因此不管是分类还是翻译还是回归任务,都可以使用一样的seq2seq模型结构和一样的训练/推理策略。 9. 总结