BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)是由Meta AI研究院于2019年10月提出的Encoder-Decoder架构模型。BART通过设计多样化的预训练任务来同时提升模型在文本生成和理解任务上的表现能力。 模型结构 BART采用标准的Transformer架构,包含编码器和解码器两部分。模型提供两个版本: BART-Base: 6层编码器/解码器...
Facebook提出的BART模型看做是BERT与GPT结合的降噪自编码器,它是由双向编码器(Bidirectional Encoder)和自回归解码器(Autoregressive Decoder)构成的Sequence-to-Sequence预训练模型,适用于非常广泛的下游任务。 BART模型结构图 4.1 Pre-training BART BART预训练时,首先对输入文本/文档通过噪声函数进行转换破坏,然后利用模...
3、结构细节 T5:T5基于原始的Transformer模型,具有标准的编码器和解码器结构。 BART:BART也使用编码器和解码器,但特别重视解码器的双向自注意机制。 4、输入和输出格式 T5:由于其“文本到文本”的哲学,T5的输入和输出都是文本序列。 BART:BART的输入是部分掩盖的文本,输出则是重构的完整文本。 5、应用领域 T5:由...
T5的实验并没有直接和BERT这种只有encoder的模型比较,因为实验要完成一些生成任务,这种任务BERT无法完成的。 BART和T5发布的时间接近,论文中没有互相比较,不过我们可以从相同的任务中比较BART和T5。 训练数据 模型学习到的Token数量可以这样计算:Batchsize * seqlength * steps BART: 8000 * 512 * 500 000 T5: 20...
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1. 生成式预训练模型如UniLM、BART、T5和GPT等，是为了应对自然语言生成任务而设计的。2. GPT系列模型，由OpenAI开发，参数规模随版本增大，特别是GPT-3的1750亿参数使其在多任务学习中表现卓越。3. GPT系列采用自回归语言模型，GPT-2通过多任务学习提升泛化能力，支持zero-shot任务。4. GPT-3注重小...
语言预训练模型概述：BERT、GPT、T5和BART的探索 在NLP领域，早期的Word2Vec和GloVe模型虽然提供了词嵌入，但其固定不变的向量忽视了词义在不同上下文中的变化。为了解决这一问题，深度学习模型如RNN和Attention模型应运而生。由此催生了“预训练-微调”模式，其中BERT和GPT作为经典代表脱颖而出。BERT，...
解决机器翻译问题时,如上图右所示,由于翻译任务的词表可能和模型词表不同,所以这里使用一个新的小型encoder替换BART中的Embedding 待学习 事件抽取的强baseline为ACL2022的UIE:https://arxiv.org/abs/2203.12277,在最近的工作中已经验证了UIE的效果,处理较复杂的事件抽取任务,在少量数据的微调下,UIE可以得到较好的抽...
9.2 T5、BART、UniLM方案 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 > 9.3 T5、BART、UniLM生成SPARQL语句实现 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 >
BART没有采用T5一样的Text-to-text接口,而是遵循老套路:向原预训练模型中加入一些网络结构来适应下游任务微调。 1.序列分类任务:在输入末端加一个[cls]词元,在输出序列中该位置接上全连接层做交叉熵,和GPT-1类似。 2.词元分类任务:每个词元位置都外接一个全连接层(共享参数)做交叉熵。 3.序列生成任务:给输...