JavaShuo
栏目
标签
REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre Training 解读
时间 2021-01-04
原文
原文链接
知识就是力量 培根 背景 去年可以说是语言模型快速发展的一年,BERT、XLNET、Albert等等模型不断刷新各个NLP榜单。在NLP榜单中比较引人注目的应该属于阅读理解型的任务,例如SQuAD等等。以SQuAD为例,模型需要阅读一段给定的文本,然后回答几个问题,问题如果存在答案,答案一定可以在文章中找到。所以说虽然叫阅读理解,但其实和序列标注有点相像,是在给定序列中标出答案段。而这篇论文针
>>阅读原文<<
相关文章
1.
REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training
2.
REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training 翻译
3.
《REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training》论文笔记
4.
UniLM: Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation
5.
CLUECorpus2020: A Large-scale Chinese Corpus for Pre-training Language Model
6.
Bert: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
7.
Bert:论文阅读-BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
8.
论文阅读笔记:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
9.
文献阅读笔记—Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
10.
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
更多相关文章...
•
RSS
元素
-
RSS 教程
•
RSS 阅读器
-
RSS 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
language
pre
realm
training
model
解读
flink training
model&animation
阅读理解
源码解读
MyBatis教程
Spring教程
NoSQL教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
No provider available from registry 127.0.0.1:2181 for service com.ddbuy.ser 解决方法
2.
Qt5.7以上调用虚拟键盘(支持中文),以及源码修改(可拖动,水平缩放)
3.
软件测试面试- 购物车功能测试用例设计
4.
ElasticSearch(概念篇):你知道的, 为了搜索…
5.
redux理解
6.
gitee创建第一个项目
7.
支持向量机之硬间隔(一步步推导,通俗易懂)
8.
Mysql 异步复制延迟的原因及解决方案
9.
如何在运行SEPM配置向导时将不可认的复杂数据库密码改为简单密码
10.
windows系统下tftp服务器使用
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training
2.
REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training 翻译
3.
《REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training》论文笔记
4.
UniLM: Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation
5.
CLUECorpus2020: A Large-scale Chinese Corpus for Pre-training Language Model
6.
Bert: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
7.
Bert:论文阅读-BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
8.
论文阅读笔记:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
9.
文献阅读笔记—Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
10.
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
>>更多相关文章<<