ERNIE-GEN 在 Gigaword 和 CNN/DailyMail 两个摘要数据集上都优于同参数规模、同预训练数据的 UniLM，尤其是在低资源数据集（Gigaword 10k）上提升显著。在 CNN/DailyMail 数据集上，与 T5、BERT、PEGASUS 等参数和数据明显占优的模型相比，ERNIE-GEN 取得了最优的 Rouge-L 效果。 1.Gigaword： 2.CNN/Dail...
实验结果表明,ERNIE-GEN 在一系列语言生成任务中,包括抽象概括(Gigaword 和 cnn / dailymail)、问题生成(SQuAD)、对话生成(Persona-Chat)和生成问题回答(CoQA) ,只需要很少的预训练训练数据和参数就可以获得最先进的结果。 3.2 ernie-gen的架构 ERNER-GEN 基于生成机制,采用多流注意体系结构,并行地对模型进行逐字...
ERNIE-GEN 在 Gigaword 和 CNN/DailyMail 两个摘要数据集上都优于同参数规模、同预训练数据的 UniLM,尤其是在低资源数据集(Gigaword 10k)上提升显著。在 CNN/DailyMail 数据集上,与 T5、BERT、PEGASUS 等参数和数据明显占优的模型相比,ERNIE-GEN 取得了最优的 Rouge-L 效果。 1.Gigaword: 2.CNN/DailyMail...
ERNIE-GEN 在 Gigaword 和 CNN/DailyMail 两个摘要数据集上都优于同参数规模、同预训练数据的 UniLM,尤其是在低资源数据集(Gigaword 10k)上提升显著。在 CNN/DailyMail 数据集上,与 T5、BERT、PEGASUS 等参数和数据明显占优的模型相比,ERNIE-GEN 取得了最优的 Rouge-L 效果。 1.Gigaword: 2.CNN/DailyMail...
5月20日,百度ERNIE重磅发布全新的语言生成预训练模型ERNIE-GEN,解决自然语言处理领域“生成”方向的难题,让机器不但能“理解”人类的意思,还能完成更高阶的“表达”。这项工作在4类语言生成任务,5项国际权威英文数据集上均取得SOTA,被国际顶级AI学术会议IJCAI 2020收录。
【paddleNLP】使用finetune技术ernie-gen实现训练模型的管理和一键预测 一、前言 在实际应用中,我们经常会遇到需要对现有模型进行微调(finetune)打造垂直领域大模型以适应特定场景。这样做可以节省重新训练模型的时间和资源。PaddleNLP 提供了一些预训练模型,如文本生成模型 Ernie_gen,可以用于微调。以下是一个简化的微调...
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 ...
5月20日,百度Wave Summit 2020深度学习开发者峰会上,ERNIE重磅发布全新的语言生成预训练模型ERNIE-GEN,解决自然语言处理领域“生成”方向的难题,让机器不但能“理解”人类的意思,还能完成更高阶的“表达”。这项工作在4类语言生成任务,5项国际权威英文数据集上均取得SOTA。
5月20日,百度Wave Summit 2020深度学习开发者峰会上,ERNIE重磅发布全新的语言生成预训练模型ERNIE-GEN,解决自然语言处理领域“生成”方向的难题,让机器不但能“理解”人类的意思,还能完成更高阶的“表达”。这项工作在4类语言生成任务,5项国际权威英文数据集上均取得SOTA。
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% 。 自然语言处理主要包含语言理解和语言生成两大类任务。如新闻智能写作、文...