近日,阿里云机器学习平台PAI与华南理工大学金连文教授团队合作在自然语言处理顶级会议ACL 2023上发表面向轻量化文图检索的dual-encoder模型蒸馏算法ConaCLIP( fully-Connected knowledge interaction graph for CLIP)。ConaCLIP针对轻量化的图文检索任务进行设计,是一种通过全连接的知识交互图学习方式将知识从dual-encoder大模...
Encoder-Decoder架构、Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现;基于Transformer各种模型变种及实践也都是基于Bayesian思想指导下来应对数据的不确定性;混合使用各种类型的Embeddings来提供更好Prior信息其实是应用Bayesian思想来集成处理信息表达的不确定性、各种现代NLP比赛中高分的作品也大多是...
提出了一种新的稠密检索模型,使用生成的伪query与每个文档进行深度交互编码,以获得融合query信息的多视角文档表示,并单独编码query向量,使得该模型不仅像普通的Dual-Encoder模型一样具有很高的推理效率,而且在文档编码中与query深度交互,提供多视角表示,以更好地匹配不同的查询query。
17,DPRPretrainedQuestionEncoder完整源码实现详解 18,DPRPretrainedReader完整源码实现详解 19,DPRContextEncoder完整源码实现详解 20,DPRQuestionEncoder完整源码实现详解 21,DPRReader完整源码实现详解 22,高效的Dense Vector Retrieval技术解析 第32章:基于Fourier Transform的Transformer模型FNet架构内幕及完整源码实现 1,BERT中...