FaceBook 近日提出了一个名为BART的预训练语言模型。该模型结合双向和自回归 Transformer 进行模型预训练,在一些自然语言处理任务上取得了SOTA性能表现。论文选自arXiv,作者:Mike Lewis等,机器之心编译,参与…
BART base 模型的编码器和解码器各有 6 层,large 模型中层数各增加到了 12。BART 架构与 BERT 所用架构类似,区别如下:1)解码器的每个层对编码器最终隐藏层额外执行 cross-attention(和 Transformer 序列到序列模型一样);2)BERT 在词预测之前使用了额外的前馈网络,而 BART 没有。总之,BART 相比同等规模的 BERT...
BART base 模型的编码器和解码器各有 6 层,large 模型中层数各增加到了 12。BART 架构与 BERT 所用架构类似,区别如下:1)解码器的每个层对编码器最终隐藏层额外执行 cross-attention(和 Transformer 序列到序列模型一样);2)BERT 在词预测之前使用了额外的前馈网络,而 BART 没有。总之,BART 相比同等规模的 BERT...
机器之心
BART 尤其擅长处理文本生成任务,不过它在理解任务中的性能也不错。在提供同等的训练资源时,BART 可在 GLUE 和 SQuAD 数据集上实现与 RoBERTa 相当的性能,并在抽象对话、问答和文本摘要等任务中获得新的当前最优结果,在 XSum 数据集上的性能比之前研究提升了 6 ROUGE。在机器翻译任务中,BART 在仅使用目标语言预训...