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:由于其通用性,T5可以被应用于各种NLP任务,包括分类、回归、生成等。 BART:BART特别适用于序列生成任务,例如摘要、翻译和文本填充等。 6、模型的性能 T5:T5在多项NLP任务...
另加一些细小区别。T5是分为无监督和有监督，其中无监督任务也是Span level的mask，bart是Text Infilling...
预训练后的BART可以用于多种类型的下游任务,通过微调后适配使用。 BART微调示意图 [Sequence Classification Tasks]:对于序列分类任务,将文本输入BART模型,将最后一个解码的token的隐层状态向量传入一个多分类器进行类别预测,这种方法和使用BERT的[CLS]表示向量进行分类相似。 [Token Classification Tasks]:对于token分类任...
T5使用了standard encoder-decoder Transformer,和原始transformer在layer norm上有个区别,T5是Pre-Norm,即在sub-block前使用Layer Normalization,sub-block输出时,加入初始输入; 模型框架:T5.1.1和T5的区别 详情:https://github.com/huggingface/transformers/issues/6285 a. 激活函数变更:Gated-GELU activation替代ReLU;...
厉害了。前段时间试 seq2seq 任务时,发现 bart 不需要填 decoder_input,t5 需要填,也没有研究源码的区别 2021-08-16 回复1 Timothyxxx 作者 细节确实很多hhh 2021-08-16 回复1 Lyan T5的求问在哪里 2022-10-16 回复喜欢 Timothyxxx 作者 还是没时间写 2022-10-16 回复喜...
众所周知,自BERT以来,预训练模型遍地开花,自然语言理解(NLU)领域有了长足的进步。相比之下,自然语言生成(NLG)仍然方兴未艾。近年来,一些NLG预训练模型如UniLM、BART、T5等也陆续发… [细读经典]Megatron论文和代码详细分析(5)-T5-part 2 Parallel Transformer ...
作者将 T5 与专门用于每项任务的其他模型进行了比较,如 BERT、XLNet、GPT-2 和 BART。他们发现 T5 在大多数任务上超过或匹配了最先进的结果,尤其是在更大的模型尺寸上。他们还发现 T5 比其他模型更高效和可扩展,因为它使用更少的参数和计算时间就能达到相似或更好的结果。下表展示了 T5 在一些任务上的性能和...
mBART(Liu et al.,2020)是一种基于BART的多语言编码器/解码器模型(Lewis et al.,2019a)。通过与XLM-R相同的数据,在25种语言的子集上,结合了跨度masking和句子shuffling目标对mBART进行了训练。 MARGE(Lewis等人,2020)是一种多语言编码器/解码器模型,经过训练可以通过检索其他语言的文档来重建一种语言的文档。
Bart是一个去噪自编码器，主要适合生成式任务，Bart在不微调的情况下（zero-shot）只适用于文本纠错任务...