谷歌提出“T5” 新NLP模型，突破迁移学习局限，多基准测试达SOTA！

关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”， 资源干货，第一时间送达！ 转载自：AI科技评论 过去几年间，迁移学习给 NLP 领域带来了丰硕的成果，掀起了新一波的发展浪潮。 而迁移学习之所以如此有效，得益于其利用自监督任务（如语言建模或填充缺失词）在大量可用的无标注的文本数据上对模型进行预训练；接着，又在更小的标注数据集上对模型进行微调，从而让模型实现比单单在标注数据上训练更好得多的性能。

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