最后更新 02-10-2024
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UniLM
本文介绍了 UniLM，一种统一的预训练语言模型，它可以作为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）任务的新基准。它的独特之处在于使用了共享 Transformer 网络，该网络在单向、双向和序列到序列任务上进行了预训练，并采用特殊的自注意力掩码进行上下文预测控制。 UniLM 在 GLUE 基准测试中优于 BERT，在 SQuAD 2.0 和 CoQA 问答中表现出色，在五个 NLG 数据集中创造了新记录，包括在 CNN/DailyMail 和 Gigaword 摘要任务中的显着改进。作者共享的模型和代码有助于研究社区取得进一步的进展。
主要功能:
全面的预训练： UniLM 针对单向、双向和序列到序列语言建模任务进行了预训练。
双用途设计： 针对自然语言理解和生成进行了优化，使其成为 NLP 中的多功能工具。
卓越的自注意力控制： 共享 Transformer 网络中独特的自注意力掩码允许特定于上下文的预测。
基准卓越： 在多个基准上取得了最先进的结果，超越了 BERT 等之前的模型。
开源贡献： 作者提供预训练模型和代码的访问权限，以供社区使用和改进。
常见问题:
1) 什么是大学LM？
UniLM 代表统一预训练语言模型，专为自然语言理解和生成任务而设计。
2) UniLM 是如何预训练的？
该模型使用单向、双向和序列到序列语言建模任务进行预训练。
3) UniLM 的性能比 BERT 更好吗？
是的，UniLM 在 GLUE 基准以及 SQuAD 2.0 和 CoQA 问答任务上优于 BERT。
4) UniLM取得了哪些成就？
在五个 NLG 数据集上取得了最新的成果，包括 CNN/DailyMail 和 Gigaword 摘要任务的改进。
5) 在哪里可以找到 UniLM 的代码和预训练模型？
您可以在作者提供的 GitHub 存储库中访问代码和预训练模型。
定价:
免费试用和收费混合
标签:
Natural Language Understanding
Natural Language Generation
Pre-trained Language Model
Transformer Network
Self-Attention Masks
GLUE Benchmark
SQuAD 2.0
CoQA
Question Answering
Text Summarization
NeurIPS