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...
为了实现上述机制,ERNIE-GEN基于transformer设计了multi-flow attention结构。 最终据实验结果显示,ERNIE-GEN 在文本摘要生成、问题生成、多轮问答和对话4类生成任务的5个公开数据中,均取得了SOTA效果。 目前,ERNIE-GEN的英文预训练模型已开源,而基于更大规模预训练数据集的ERNIE-GEN也正式发布于https://github.com/Pa...
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...
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 ...
手把手教你使用预训练模型ernie_gen进行finetune自己想要的场景 一、前言 大家都知道有些模型跟我们实际应用中的场景可能就只差一点点,性质是一样的但是场景不一样,但是这个时候呢我们去重新训练适合我们场景的module的话又会太浪费时间,所以我们都会用一些现成的模型去进行一下finetune,使用少量的数据完成我们想要的场...
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...