NLP论文解读：GPT-2
NLP论文解读：GPT-2 摘要 天然语言处理中，使用标注数据集的有监督fine-tuning方法成为主流。本文使用自行构建的新数据集WebText构建了一个语言模型直接处理下游任务。处理阅读理解任务时，GPT-2没有使用该task的标准训练集CoQA（127000+）进行fine-tuning，仍然好过4个baseline中的3个。语言模型的容量是零样本学习任务的重要成功要素，本文的模型有15亿
相关文章
- 1. 中文闲聊的GPT2模型(GPT2-chitchat)代码视频详解【NLP教程】
- 2. GAN for NLP (论文笔记及解读
- 3. 硬货 | 一文解读完五篇重磅ACL2017 NLP论文
- 4. NLP专题论文解读：从Chatbot、NER到QA系统...
- 5. NLP 高引论文解读两篇 | BERT模型、SQuAD数据集
- 6. NLP 专题论文解读：从 Chatbot 到 NER | PaperDaily #11
- 7. NLP论文解读：Generating Long Sequences with Sparse Transformers
- 8. yolov4论文解读
- 9. 论文解读1COVID
- 10. [论文解读] SqueezeDet
- 更多相关文章...
- • C# 文本文件的读写 - C#教程
- • *.hbm.xml映射文件详解 - Hibernate教程
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
- • Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 中文闲聊的GPT2模型(GPT2-chitchat)代码视频详解【NLP教程】
- 2. GAN for NLP (论文笔记及解读
- 3. 硬货 | 一文解读完五篇重磅ACL2017 NLP论文
- 4. NLP专题论文解读：从Chatbot、NER到QA系统...
- 5. NLP 高引论文解读两篇 | BERT模型、SQuAD数据集
- 6. NLP 专题论文解读：从 Chatbot 到 NER | PaperDaily #11
- 7. NLP论文解读：Generating Long Sequences with Sparse Transformers
- 8. yolov4论文解读
- 9. 论文解读1COVID
- 10. [论文解读] SqueezeDet