该论文“Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”（2019年出版）提出了一项大规模的经验调查，展示了哪种迁移学习技术最有效，并应用这些见解创建新的被称为Text-To-Text Transfer Transformer (T5)模型。迁移学习的重要部分是用于预训练的未标记数据集，这不仅应该是高质...
论文名:Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer机构:Google发表于2020年,所谓迁移学习(transfer learning)就是把基于超大数据集预训练的模型在特定任务上用相对小得多的数据集再做一次fine-tuning训练,进而把预训练模型里的“知识”迁移到了给下游任务用的模型里去了,区别...
该论文“Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”(2019年出版)提出了一项大规模的经验调查,展示了哪种迁移学习技术最有效,并应用这些见解创建新的被称为Text-To-Text Transfer Transformer (T5)模型。 迁移学习的重要部分是用于预训练的未标记数据集,这不仅应该是高质量...
该论文“Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”(2019年出版)提出了一项大规模的经验调查,展示了哪种迁移学习技术最有效,并应用这些见解创建新的被称为Text-To-Text Transfer Transformer (T5)模型。 迁移学习的重要部分是用于预训练的未标记数据集,这不仅应该是高质量...
介绍Transformer 模型架构和待评估的下游任务,介绍了将每个问题视为 text-to-text 任务的方法,并描述了 “Colossal Clean Crawled Corpus” C4 数据集,模型和框架称为 “Text-to-Text Transfer Transformer” T5。 2.1 Model 本文研究的所有模型均基于 T...
Language model:Transformer 中的解码器用于自回归生成输出序列,即在每个输出时间步,都会从模型的预测分布中选取令牌,然后将选取的令牌再输入到模型中为下一个输出时间步做出预测。这样,可以将 Transformer 解码器用作语言模型,即仅训练用于下一步预测的模型。此架构的示意图如图 4 中间所示。实际上,针对NLP的迁移学习...
5分钟NLP:Text-To-Text Transfer Transformer (T5)统一的文本到文本任务模型 本文将解释如下术语:T5,C4,Unified Text-to-Text Tasks 迁移学习在NLP中的有效性来自对具有自监督任务的丰富无标记的文本数据进行预训练的模型,例如语言建模或填写缺失的单词。通过预先训练后,可以在较小的标记数据集上微调模型,通常比单独...
我们使用简单的降噪目标对标准 Transformer(2.1节)进行了预训练,然后分别对我们的每个下游任务进行了微调。我们将在以下小节中描述此实验设置的详细信息。 3.1.1 Model 对于我们的模型,我们使用 Vaswani 等人提出的标准 encoder-decoder Transformer[4]。尽管许多现代的NLP迁移学习方法都使用仅包含 encoder/decoder stack ...
在这篇文章中,我们将深入探讨其中的一种派生模型:T5(Text to Text Transfer Transformer)。一、T5的工作原理T5,全称为Text to Text Transfer Transformer,是谷歌提出的预训练语言模型领域的通用模型。该模型将所有自然语言问题都转化成文本到文本的形式,并用一个统一的模型解决。为了得到高质量的预训练语言模型,T5不...
Language model: Transformer 中的解码器用于 自回归 生成输出序列,即在每个输出时间步,都会从模型的预测分布中选取令牌,然后将选取的令牌再输入到模型中为下一个输出时间步做出预测。这样,可以将 Transformer 解码器用作语言模型,即仅训练用于下一步预测的模型。此架构的示意图如图 4 中间所示。实际上,针对NLP的迁移...