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27,DebertaForQuestionAnswering完整源码实现解析 第31章:基于dual-encoder机制的开发QA问答Transformer模型Dense Passage Retrieval (DPR)架构内幕及完整源码实现 1,基于open-domain Q&A常见实现及问题分析 2,sparse vector space问题及解决方案 3,Dense vector及dual-encoder架构设计 4,小规模数据训练任务有效性数学原理剖析...
Layer Skip: Enabling Early Exit Inference and Self-Speculative Decoding. ACL 2024. Mostafa Elhoushi, Akshat Shrivastava, Diana Liskovich, Basil Hosmer, Bram Wasti, Liangzhen Lai, Anas Mahmoud, Bilge Acun, Saurabh Agarwal, Ahmed Roman, Ahmed A Aly, Beidi Chen, Carole-Jean Wu.[pdf] ...
论文名称:Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks 会议:ACL2017 动机: 文本摘要类别 extractive 抽取式 方式:直接从原文抽取一些段落 优点:简单 问题:无法生成高质量的摘要,因为不具备一些复杂的摘要能力(如释义(paraphasing), 概括(generalization), 与现实世界知识的融合(incorporation of...
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代码:https://github.com/bojone/GlobalPointer 动机: 在做实体识别或者阅读理解时,一般是用两个模块分别识别实体的首和尾;存在问题:出现 训练和预测时的不一致问题 论文方法: GlobalPointer是基于内积的token-pair识别模块,它可以用于NER场景,因为对于NER来说我们只需要把每一类实体的“(首, 尾)”这样的token...
论文名称:Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks 会议:ACL2017 动机: 文本摘要类别 extractive 抽取式 方式:直接从原文抽取一些段落 优点:简单 问题:无法生成高质量的摘要,因为不具备一些复杂的摘要能力(如释义(paraphasing), 概括(generalization), 与现实世界知识的融合(incorporation of...
[45] Learning from Few Positives: a Provably Accurate Metric Learning Algorithm to Deal with Imbalanced Data Paper: ijcai.org/proceedings/2 Resource: github.com/RemiViola/ML [46] Metric Learning in Optimal Transport for Domain Adaptation Paper: ijcai.org/proceedings/2 Resource: github.com/Hv0nn...
9,阅读理解中的模型ensemble:BERT + Linguistic Knowledge + Ensemble Algorithm 10,用小模型去学习大模型的预测结果及泛化能力 11,Teacher model - distilled model架构解析 12,soft labels、hard label 13,soft predictions、hard prediction 14,信息对齐:样本、中间结果、网络结构 15,DistillBERT用于Knowledge Distillati...