在 SimCLS [2]论文发布后不久，作者又发布了抽象文本摘要任务的SOTA结果 [1]。BRIO在上述论文的基础上结合了对比学习范式。 BRIO解决什么问题？...我们通常使用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)损失来训练序列模型。...训练和推理过程之间也存在差异，在生成过程中模型是基于自己之前的预测步骤，而不是目标总结。在推理过程中，当模型开始偏离目标(并变得更加混乱)时，就会造成更严重的偏差。...BRIO-Loop微调方案 论文的研究使用 BART 预训练模型进行生成阶段。但是使用 BRIO-Mul 模型是更好的，因为它已经超越了 BART 的性能。...结果 BRIO方法刷新了三个抽象摘要数据集:CNN/DailyMail、XSum和NYT的的SOTA结果。从下图4可以看出，该方法对于长摘要和短摘要的数据集都有较好的性能。
_is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
越来越多的工作证明了预训练语言模型中蕴含着丰富的知识，针对不同的任务，用合适的训练方式来撬动预训练语言模型，能更好地提升模型的能力。...最近也有一些关于 Text-to-SQL 的研究是基于生成式语言模型，可以有效地继承预训练语言模型的知识和能力。...Multi-task Generation Framework for Conversational Text-to-SQL》中，为了降低对基于语法树的依赖，更好地挖掘预训练语言模型的能力，研究者在预训练...MIGA 分为两阶段的训练过程。在预训练阶段，MIGA 使用与 T5 相同的预训练范式，额外提出了三个与 Text-to-SQL 相关的辅助任务，从而更好地激发预训练语言模型在目标任务上的能力。...分享主题：MIGA：基于生成式预训练语言模型T5的Text-to-SQL模型 分享嘉宾：付颖雯，广东外语外贸大学三年级硕士研究生，导师为蒋盛益教授，网易互娱 AI Lab 成员。
今天介绍斯坦福大学和Google Brain团队在ICLR2020的论文，该研究提出ELECTRA语言模型，它是一种新型预训练方法，其关键点在于将预训练文本编码器作为标识符而非生成器，来处理现存语言模型的问题...最近基于maskd langage modeling(MLM)的预训练模型，比如BERT，主要是使用[MASK]令牌替换输入序列中的部分令牌，然后训练一个模型来修复原来的令牌。...由于学习了双向表示，使用MLM的模型会比传统的语言模型的预训练更加有效，但是由于模型只能从每个样本中15%的令牌进行学习，因此需要大量的计算资源。...作者将其应用于Transformer文本编码器的预训练(Vaswanietal.，2017)，并且对下游任务进行微调。...相比之下，我们的预训练目标是更加有效率的，并且在后续任务中取得更好的表现，甚至在使用相对少量的计算资源时也能很好地工作，作者希望这将使开发和应用预训练好的文本编码器能更容易被研究人员和实践人员使用，而不需要使用那么多的计算资源
这篇文章主要讨论的是生成式文本摘要的方法，如何利用对比学习和大模型实现最新的生成式文本摘要训练范式。...2、生成式文本摘要训练方法和问题 生成式文本摘要的训练一般采用极大似估计的方式。...第二个任务是一个对比学习任务，让一个预训练的文本摘要模型使用beam search生成不同的两个结果，使用ROUGE评估这两个生成结果和标准答案之间哪个更好，以确定这两个摘要的排序。...第二种方式为GPTScore，主要是利用预训练大模型对生成的摘要进行打分，以这个打分作为评估摘要质量的依据，然后使用类似BRIO中的方式进行对比学习训练。...GPTScore是Gptscore: Evaluate as you desire（2023）中提出的一种基于大模型评估生成文本质量的方法。
openai的gpt-2模型最近在风口浪尖上。...Language Models are Unsupervised Multitask Learners论文已经出来，但是由于该模型没有将训练过程开源出来，所以本博客仅仅是针对已经公布的117M的预训练模型进行测试...找更大数量的无监督训练数据来执行多任务学习，使模型更具泛化能力。论文实验也证明了该模型具有惊人的效果。...该论文的模型大部分还是遵循GPT－1的模型，但有两点不同的是： （1）训练数据集更加庞大； （2）在第二阶段时候，无监督地做多样性的任务。 2、117M的实验测试 执行测试程序，效果如下： ?...其中任选一个例子，可以看到对话的自动生成效果，可读性还是非常好的。
之后未来做 NLP 实验时，可能就不再是自己怎么调一些模型了，而是无论什么任务，直接拿来一个超大预训练模型，然后主要工作就变成了怎么把任务转换成合适的文本输入输出，于是我们就成了带引号的”数据科学家“。...比如上图中，输出 3.8 其实不是数值，而是一串文本，之所以能进行这样的操作，应该完全赖于 T5 模型强大的容量。...终于获得了完整的 T5 模型，还有它的训练方法。...到此基本上 T5 预训练就大致说完了，之后是些细碎探索。...Datasets 接着作者们拿着 C4 数据集做了各种实验，比如说从里面分出各种类型的数据集，单独训练 T5 模型，之后看在下游任务的表现，发现一些情况领域内的预训练数据可以增强下游任务（想当然的）。
机器之心专栏 作者：网易互娱 AI Lab 网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5 的预训练方式，提出了两阶段的多任务预训练模型 MIGA。...近期，网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5 的预训练方式，提出了两阶段的多任务预训练模型 MIGA。...为了降低对基于语法树的依赖，更好地挖掘预训练语言模型的能力，该研究在预训练 T5 模型的框架下，提出了一个两阶段的多任务 Text-to-SQL 预训练模型 MIGA (MultI-task Generation...多任务预训练阶段 该研究主要参考 T5 的预训练方式，基于已经训练好的 T5 模型，设计了四个预训练任务： Text-to-SQL 主任务：上图中的黄色部分，通过设计 Prompt 为”translate...结语 网易互娱 AI Lab 针对 Text-to-SQL 提出了一个基于 T5 的两阶段的多任务预训练模型：MIGA。
CLIP：旨在关联图像和文本，使模型能够理解视觉内容并有效地将其与语言描述相关联。 技术关联 预训练和大数据：CLIP 和 GPT 都使用了预训练的方法，在大规模数据集上进行学习。...GPT 在文本数据上进行预训练，而 CLIP 在图像和文本对上进行预训练。 深度学习和神经网络：两者都基于深度学习的原理，使用神经网络架构来处理和生成数据。...可以考虑使用 OpenAI 发布的官方代码库或者像 transformers 这样的第三方库，它们提供了预训练的 CLIP 模型和方便的接口。...训练过程：在训练扩散模型时，需要确保文本条件信息被正确地用于指导图像的生成。这可能涉及调整损失函数，以奖励那些更好地与文本描述相匹配的图像。...它是目前效果最好的开源中文CLIP模型之一,为中文多模态任务提供了有价值的预训练权重。
迁移学习和预训练模型有两大优势： 它降低了每次训练一个新的深度学习模型的成本 这些数据集符合行业公认的标准，因此预训练模型已经在质量方面得到了审查 你可以理解为什么经过预训练的模特会大受欢迎。...我们已经看到像谷歌的BERT和OpenAI的GPT-2这样的模型真的很厉害。在这里中，我将介绍6种最先进的文本分类预训练模型。...以下是文本分类任务的摘要，以及XLNet如何在这些不同的数据集上执行，以及它在这些数据集上实现的高排名： 预训练模型2：ERNIE 尽管ERNIE 1.0（于2019年3月发布）一直是文本分类的流行模式...预训练模型3：Text-to-Text Transfer Transformer（T5） 老实说，与其他模型相比，我在学习这个模型上获得了最大的乐趣。...T5在20多个已建立的NLP任务上实现了SOTA——这是很少见的，而且从度量标准来看，它尽可能接近人类的输出。 T5模型跟踪了最近关于未标记数据的训练趋势，然后在标记文本上微调该模型。
基于transformers的语言模型在许多不同的自然语言处理(NLP)基准任务测试上都取得了很大进展。迁移学习与大规模的transformers语言模型训练的结合正在成为现代NLP的一个标准。...然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...最先进的transformers模型 有很多基于transformers的语言模型。...微调（Fine-tuning） 一旦我们自己预训练了模型，或者加载了已预训练过的模型（例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese）,我们就可以开始对下游任务（如问题解答或文本分类...所以保存预训练的模型，然后微调一个特定的数据集非常有用。与预训练不同，微调不需要太多的计算能力，即使在单个 GPU 上，也可以在几个小时内完成微调过程。
本文将介绍Google最近新出的预训练模型。...Google又出大招了，这次叫做T5: T5 serves primarily as code for reproducing the experiments in Exploring the Limits...T5 can be used as a library for future model development by providing useful modules for training and...榜单在此：https://super.gluebenchmark.com/leaderboard 这次的模型参数量，最多达到了110亿！！！！！！！ ?...大致扫了一下论文，应该是用了类似UNILM的Seq2Seq预训练方式吧，把各种有标签的、无标签的数据都扔了进去。 现在就简单推送一下，细读之后再分享感想，现在就蹭一下热度。 编辑：王菁 校对：王欣
但是，尚未有针抽象文本摘要(abstractive text summarization)定制预训练目标。此外，目前抽象文本摘要任务也缺乏跨领域的系统评价。...这种预训练目标确实适合于抽象摘要，因为它非常类似于下游任务，从而促进模型对整个文档的理解和类似摘要的生成。需要指出的是，选择重要句子比随机选择或者选择前几句的结果性能都要好。...2、预训练语料和下游任务 与 T5 类似,本文预训练所用的海量语料也是通过网络爬取。...接着在 12 个抽象摘要数据集上微调 PEGASUS，以 ROUGE 得分来看取得当下最好结果，但参数量只有 T5 的 5%。...5 总结 本文提出 PEGASUS，一种基于 gap-sentences 生成的序列-序列模型，它为抽象文本摘要任务定制预训练目标 GSG。
在专题上一期推送【萌芽时代】里，我们介绍了预训练语言模型思想的萌芽。今天我们推出的这篇推送， 将继续为大家介绍预训练语言模型是如何进一步发展和演进的。...本文描述了一种通用的非监督预训练方法，提升了seq2seq模型的准确性。...证明了预训练的过程直接提高了seq2seq模型的泛化能力，再次提出了预训练的重要性和通用性。...同时文中通过做对比实验确认了，对机器翻译来说，模型对泛化能力的主要提升就来自于预训练的参数特征，而对摘要提取，encoder的预训练为模型效果的巨大提升和泛化能力的提高做出了贡献。...图2为预训练seq2seq模型的结构，红色为encoder部分，蓝色为decoder部分，所有方框内参数均为语言模型预训练的，而方框外的参数为随机初始化。
ICCV 2023：探索基于生成模型的 Backbone 预训练 前言 请添加图片描述 我们这次要介绍的文章被接收在 ICCV 2023 上，题为：DreamTeacher: Pretraining...这篇文章继续了这一研究方向，但重点放在从预训练的生成模型中，特别是扩散模型，向下游图像主干中提取知识，作为一种通用的预训练方式。...实验 在实验中，使用的生成模型包含：unconditional BigGAN、ICGAN、StyleGAN2；对于基于扩散的模型，使用了 ADM 和 stable diffusion 模型。...与现有自监督学习方法相比，这篇文章基于生成模型的预训练方法表现更为优异，这些 benchmark 测试包括 COCO、ADE20K 和 BDD100K 等。...这篇文章的工作为生成式预训练提供了新的视角和方法，并在视觉任务中充分利用了生成模型。在近两年的论文中，生成式预训练技术是一个比较有趣的方向。
预训练模型技术在翻译、搜索、生成等领域都体现了它强大的能力，应用在金融事件分析中也取得非常显著的进步。金融事件分析的主要任务有三块：第一块是非结构化数据智能解析。...金融领域的信息多数以非结构化的数据形式存在，比如PDF。从非结构数据中解析出重要的、准确的、格式语义清楚的文本对后面的事件分析至关重要，它能有效减少噪音数据、脏数据对模型的干扰，提高结果的准确度。...根据某个事件类型的prompt，模型在输入文本上进行token的BIO标签分类，抽取相应事件的触发词。如果针对当前的prompt类型能够抽出触发词，则对应的事件类型和触发词就得到了。...实验显示，对比另外两个事件模型，我们的方法在全量训练数据和zero-shot和few-shot上都有明显的优势（见图 9 右侧表格）。2....最后，检测模型和事件抽取模型融入一个端到端的模型，并联合训练。基于以上改进，TDE-GTEE在ACE05和ERE上都达到了SOTA水平，如图 14 表格所示。
该模型首先在大型语料库上进行无监督的预训练（像 BERT 中一样的隐蔽目标），然后进行有监督训练，其中包含代表所有这些任务的输入文本和相关带标签的数据，也就是文本（其中输入流中的特定标记“将英语翻译为法语...本文的目的主要是通过使用 T5 模型 研究从大规模的无监督预训练到监督任务，与大规模利用转移学习相关的因素 在此过程中，性能指标也体现出迁移学习在某些语言理解（在人的层面上）任务上的局限性。...这些新方法直接从文本解决了当前迁移学习方法的一些缺陷，如样本效率、常识理解、因果推理等。 论文的主要发现 本论文主要关注基于 Transfomer 的模型（与基于 RNN 的序列模型相反）。...基于编码器/解码器的 Transfomer 体系结构最适合 T5 模型中使用的文本到文本方法。通过在编码器和解码器之间共享参数计数，参数数量与诸如 BERT 的仅编码器模型相同，而性能没有明显下降。...通过使用掩膜（去噪）进行预训练以在下游任务中使用提取的知识，知识提取能力似乎在模型从仅预测损坏的文本跨度中学习知识时受到限制。
1 相关背景 维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”....我们将这个模型简称为NAM. 主要分为模型训练(train)和生成摘要(decode)两部分讲解. 2.1 模型训练(train) ? 下面我们举一个例子来说明训练的过程: ? ?...通过包含编码器并且联合训练这两个组块, 我们根据当前yc对x的不同内容投入不同的关注度, 进而的到更好的结果. 模型结构如下图所示: ? ? ? ?...最近谷歌开源了TensorFlow版本的摘要生成程序textsum, Github上的项目. textsum的核心模型就是基于注意力的seq2seq(sequence-to-sequence)模型, textsum...: 读取数据, 调用beam_search解码 beam_search.py: beam search算法的核心程序 textsum程序解析 Google开源的textsum项目的具体算法是基于Hinton
翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...必须提供的唯一参数是保存训练模型的目录以及checkpoint。 对于其余所有内容，可以保留默认值，这对于基本的微调应该非常有效。...但是，它不会告诉你模型的表现有多好（或多差）。...BERT 论文中的表格报告了基本模型的 F1 分数为 88.9，这是非case的模型，而我们目前使用的是case的模型，这解释了更好的结果。...TrainingArguments，其评估策略设置为“epoch”和一个新模型 - 否则，我们将继续训练已经训练过的模型。
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