原文:seq2seq 预训练语言模型 BART 和T5

原文 https: zhuanlan.zhihu.com p 自回归 auturegression 语言模型,例如GPT,采用自左向右解码的方式,适用于自然语言生成NLG任务 自编码 autoencoder 语言模型,如BERT,每个时刻的输出都可以充分利用双向信息,适用于自然语言理解任务。但是在NLG表现不佳。 如上图右三,UniLM将通过修改attention mask,将Encoder和D ...

2022-01-03 23:34 0 1501 推荐指数:

查看详情

pytorch seq2seq模型训练测试

num_sequence.py """ 数字序列化方法 """ class NumSequence: """ input : intintint output :[i ...

Fri Feb 21 05:07:00 CST 2020 0 652
训练模型 | MASS:更适合seq2seq类任务

参考: 超越BERT、GPT,微软提出通用训练模型MASS 微软在ICML 2019提出全新的通用训练方法MASS,在序列到序列的自然语言生成任务中全面超越BERT和GPT。在微软参加的WMT19机器翻译比赛中,MASS ...

Mon Jun 29 00:44:00 CST 2020 0 744
介绍 Seq2Seq 模型

2019-09-10 19:29:26 问题描述:什么是Seq2Seq模型Seq2Seq模型在解码时有哪些常用办法? 问题求解: Seq2Seq模型是将一个序列信号,通过编码解码生成一个新的序列信号,通常用于机器翻译、语音识别、自动对话等任务。在Seq2Seq模型提出之前,深度学习网 ...

Wed Sep 11 03:46:00 CST 2019 0 473
seq2seq聊天模型(三)—— attention 模型

注意力seq2seq模型 大部分的seq2seq模型,对所有的输入,一视同仁,同等处理。 但实际上,输出是由输入的各个重点部分产生的。 比如: (举例使用,实际比重不是这样) 对于输出“晚上”, 各个输入所占比重: 今天-50%,晚上-50%,吃-100%,什么-0% 对于输出“吃 ...

Sat Jan 26 20:44:00 CST 2019 0 603
Seq2Seq模型 与 Attention 策略

Seq2Seq模型 传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计,以及复杂的语法结构来完成的。基于序列的方式,可以看成两步,分别是 Encoder 与 Decoder,Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量,然后 decoder根据这个向量来预测翻译 ...

Sun May 19 00:43:00 CST 2019 0 1001
序列到序列模型(seq2seq)

1. 什么是seq2seq   在⾃然语⾔处理的很多应⽤中,输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例,输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列,输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列,例如:   英语输⼊:“They”、“are”、“watching”、“.”   法语输出:“Ils ...

Wed Apr 07 16:32:00 CST 2021 0 277
Seq2seq到Attention模型到Self Attention

Seq2seq Seq2seq全名是Sequence-to-sequence,也就是从序列到序列的过程,是近年当红的模型之一。Seq2seq被广泛应用在机器翻译、聊天机器人甚至是图像生成文字等情境。 seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络,它的输入是一个序列,输出也是 ...

Thu Jul 04 04:22:00 CST 2019 0 887
pytorch seq2seq模型示例

以下代码可以让你更加熟悉seq2seq模型机制 参考:https://blog.csdn.net/weixin_43632501/article/details/98525673 ...

Thu Nov 07 19:34:00 CST 2019 0 438
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM