Última atualização 02-10-2024
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UniLM
Este artigo apresenta o UniLM, um modelo de linguagem unificado pré-treinado, que serve como uma nova referência para tarefas de compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG). É único no uso de uma rede Transformer compartilhada que é pré-treinada em tarefas unidirecionais, bidirecionais e sequência a sequência, empregando máscaras especiais de autoatenção para controle de previsão contextual. UniLM supera BERT no benchmark GLUE e se destaca em respostas a perguntas SQuAD 2.0 e CoQA, estabelecendo novos recordes em cinco conjuntos de dados NLG, incluindo melhorias notáveis em tarefas de resumo CNN/DailyMail e Gigaword. Os modelos e códigos compartilhados pelos autores auxiliam a comunidade de pesquisa em avanços futuros.
Pré-treinamento abrangente: O UniLM é pré-treinado em tarefas de modelagem de linguagem unidirecional, bidirecional e sequência a sequência.
Design de dupla finalidade: Otimizado para compreensão e geração de linguagem natural, tornando-o uma ferramenta versátil em PNL.
Controle superior de autoatenção: Máscaras exclusivas de autoatenção na rede compartilhada do Transformer permitem previsões específicas do contexto.
Excelência de Benchmark: Alcança novos resultados de última geração em diversos benchmarks, superando modelos anteriores como o BERT.
Contribuição de código aberto: Os autores fornecem acesso a modelos e códigos pré-treinados para uso e melhoria da comunidade.
1) O que é UniLM?
UniLM significa Modelo de linguagem pré-treinado unificado e foi projetado para tarefas de geração e compreensão de linguagem natural.
2) Como o UniLM é pré-treinado?
O modelo é pré-treinado usando tarefas de modelagem de linguagem unidirecional, bidirecional e sequência a sequência.
3) O UniLM tem desempenho melhor que o BERT?
Sim, o UniLM supera o BERT no benchmark GLUE, bem como nas tarefas de resposta a perguntas do SQuAD 2.0 e CoQA.
4) Que realizações a UniLM alcançou?
Novos resultados de última geração foram alcançados em cinco conjuntos de dados NLG, incluindo melhorias nas tarefas de resumo CNN/DailyMail e Gigaword.
5) Onde posso encontrar o código e os modelos pré-treinados para UniLM?
Você pode acessar o código e os modelos pré-treinados no repositório GitHub fornecido pelos autores.