预训练阶段一般会在超大规模的语料上,采用无监督(unsupervised)或者弱监督(weak-supervised)的方式训练模型,期望模型能够获得语言相关的知识,比如句法,语法知识等等。经过超大规模语料的”洗礼”,预训练模型往往会是一个Super模型,一方面体现在它具备足够多的语言知识,一方面是因为它的参数规模很大。 微调阶段是利用预训练...
[247]: Self-supervised learning with swin transformers.arXiv preprint arXiv:2105.04553, 2021. [31]: Improved baselines with momentum contrastive learning.arXiv preprint arXiv:2003.04297, 2020. [88]: Momentum contrast for unsupervised visual representation learning. InCVPR, pages 9729–9738, 2020. 1...
从左到右的语言建模和自动编码器目标已用于此类模型的预训练(Howard和Ruder,2018;Radford等人,2018;Dai和Le,2015)。 2.3 Transfer Learning from Supervised Data 也有研究表明,使用大型数据集可以有效地从监督任务中转移,例如自然语言推理(Conneau等人,2017)和机器翻译(McCann等人,2017)。计算机视觉研究还证明了从大型...
我们将使用第二种安排,因此我们可以简单地将我们的构建模块连接在一起: class TransformerEncoderLayer(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.layer_norm_1 = nn.LayerNorm(config.hidden_size) self.layer_norm_2 = nn.LayerNorm(config.hidden_size) self.attention = Mul...
而在其他任务中,比如语音识别、唇语识别等等,由于decoder的输入仍然为离散的文本字符,因此output embeddings仍然为word embedding,但是encoder的输入是音频或者图像序列的特征,此时input embedding不再是word embedding,而是这个模态自己的特征提取器,比如通过一个1维的ResNet将 (batch\_size, L_1, 80) 的80维Fbank音频...
何凯明从 CVPR 2020 上发表的 MoCo V1(Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning),到前几天挂在arxiv上面的 MoCo V3(An Empirical Study of Training Self-Supervised Visual Transformers),MoCo一共走过了三个版本。 今天介绍 MoCo 系列第三版,MoCo v1 和 v2 是针对 CNN 设计的,而 Mo...
supervised and unsupervised networks.Power transformer is a prime equipment of the transmission and distribution system. It is to be continuously monitored for all the types of incipient faults. Many conventional methods are available to diagnose its performance .In this paper, artificial intelligence ...
6. Prediction or Comparison: Toward Interpretable Qualitative Reasoning. (from Yang Gao) 7. Improving Automated Evaluation of Open Domain Dialog via Diverse Reference Augmentation. (from Eduard Hovy) 8. NAST: A Non-Autoregressive Generator with Word Alignment for Unsupervised Text Style Transfer. (...
我的 2021 年 11 月的思想现在已成功侵入你的大脑。如果它们设法引起你的注意并在这个严酷而竞争激烈的环境中存活足够长的时间,它们可能有机会再次通过你与他人分享这些思想而繁殖。由于语言,思想已经变得空气中传播并且高度传染的大脑细菌——而且没有疫苗即将出现。
V-A LANGUAGE MODELS ARE UNSUPERVISED MULTI- TASK LEARNERS: GPT-IIGPT-II[62]可能是随着NLG模型的兴起而出现的第一个模型。它在无监督的情况下接受训练,能够学习包括机器翻译、阅读理解和摘要在内的复杂任务,而无需进行明确的微调。其数据集对应的任务特异性训练是当前模型泛化不足的核心原因。因此,健壮的模型可...