Figure1 展示了 GSG 和 MLM 如何同时作用到一个样本。在实验中发现,MLM 任务在大的预训练 Steps 中并不能提升下游任务,所以在最终的 PEGASUS_{LARGE}版中舍弃了 MLM 任务。 Figure 1 :PEGASUS是一个标准的Transformer,既有encoder也有decoder。预训练目标包括GSG和MLM。原始的3个句子,其中一个句子整句被[MASK1]...
产品名称:包装袋(大飞马). Product Name: bags (large Pegasus). 用途:这种包装袋(大飞马)用于味精的外包装. Purpose: This bag (large Pegasus) packaging for MSG. 本外观设计的设计要点在于各视图中的图案以及色彩与形状,图案的结合. Design elements of this design is that the combination of pattern and...
对比下,在生成式摘要中,PEGASUS-LARGE确实相对T5,BART,UniLM,MASS有不少提升。 4.4 Zero and Low-Resource Summarization 在实际工程应用中,很难收集到标注的语料语料用来训或者finetune。为了模拟低资源摘要设置,我们选择了10k(k=1,2,3,4)的标注样本来fintetune PEGASUS-LARGE.最终实验表明,在6个(共12个)摘要...
表2:PEGASUSLARGE与XSum、CNN/DailyMail和Gigaword上其他预训练模型的比较。最佳结果用粗体显示。 表1和表2显示了PEGASUSBASE和PEGASUSLARGE在下游数据集上的性能改进。虽然PEGASUSBASE在许多数据集上都超过了当前的SOTA水平,但PEGASUSLARGE在使用HugeNews的所有下游数据集上都取得了比当前水平更好的结果,尽管C4在WikiHow...
The Google File System (2003) MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters (2004) Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (2006) linjinhe 2019/03/15 1.5K0 系统设计:分布式系统的关键特性 分布式架构设计微服务 分布式系统的关键特性包括可伸缩性、可靠性、可用性、效率和可管...
2025 Large Residential 1st Runner-Up 1 2 3 Next Project Statistics Location:Queen Creek, Arizona Type:Residence with aircraft hangar Size:5,060 sq. ft. ICF Use:13,174 sq. ft. Cost:$2,047,425.89 Total Construction:156 weeks ICF Installation Time:35 days ...
By developing clean technologies, Chinese companies are helping many countries, including European Union member states and non-Belt and Road countries, to transition to green development. A large percentage of the electric vehicles,...
The Pegasus system offers dramatic benefits for all chip designs, enabling small blocks to run in minutes over a coffee break, large blocks in hours over a lunch break, and a full-chip job overnight, all resulting in a massive productivity boost. With the Pegasus system, running DRC has ...
我们发现,MLM不能在大量的预训练步骤中改善下流任务,所以在PEGASUS(LARGE)模型中去掉了MLM任务。 PEGASUS是一个标准的Transformer,既有encoder也有decoder。预训练目标包括GSG和MLM。原始的3个句子,其中一个句子整句被[MASK1]遮蔽,即作为目标生成文本;另外两个句子用[MASK2]随机遮蔽部分token后作为输入。
下图展示了GSG和MLM如何同时应用到同一个样例。然而,研究人员发现MLM在大规模的预训练步骤并不能提升下游任务,且在PEGASUS_LARGE的最终模型中没有选择MLM。 在这里插入图片描述 PEGASUS的基础架构就是标准的Transformer的encoder-decoder,GSG和MLM被同时作为预训练目标用于该例子。原始有三个句子。一个句子用[MASK1]遮挡...