下载此文档

基于语言模型的混合编码.pptx


文档分类:IT计算机 | 页数:约31页 举报非法文档有奖
1/31
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/31 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【基于语言模型的混合编码 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【31】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于语言模型的混合编码 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。:通过联合训练多个与语言相关的任务,例如语言建模、机器翻译和问答,将语言模型的知识迁移到新任务中,增强其对语言特征的捕捉能力。:将多个预训练语言模型的预测结果进行加权平均或加权和,获得更鲁棒且性能更好的模型。这种方法可以融合不同语言模型的优点,减少因模型偏差而产生的错误。:将大型预训练语言模型的知识通过强制小的学生模型学****来传递给目标模型。这种方法可以有效地减小目标模型的大小,同时保持较好的性能。预训练语言模型的融合策略(续):通过共享底层语言表示或特定层之间的参数,在多个预训练语言模型之间建立连接。这种方法可以促进知识共享,并避免重复学****相似的特征。:将预训练语言模型视为不同的语言视图,通过学****它们之间的关系和差异,获得更全面的语言理解。这种方法可以提高模型的泛化能力,使其能够处理更广泛的语言现象。:将已在特定任务上进行过微调的语言模型的权重迁移到新的目标任务上。这种方法可以快速适应新任务,并利用以前获得的知识。。,连续表示由编码器网络生成。,它将输入文本序列映射到一个固定长度的连续向量表示。。,也可以是基于神经网络的神经语言模型。,语言模型的输出被用作编码器网络的输入。。、池化层和全连接层组成。。:语言模型的预训练和混合编码模型的联合训练。,语言模型在大量文本语料库上进行训练以最大化语言似然函数。,混合编码模型的损失函数结合了语言模型损失和编码器损失。,例如文本分类、机器翻译和问答。,用于微调特定任务。。,以提高混合编码模型的性能。,例如语音处理和图像理解。,以进一步提升混合编码模型的有效性和鲁棒性。,长度较长、复杂度较高的条件文本可以提供更丰富的语义信息,从而提高混合编码的质量。,高质量的条件文本能够有效引导编码器学****文本的潜在语义结构,从而生成更准确和有意义的混合编码。,多样化的条件文本可以帮助模型学****广泛的语义模式,从而提高混合编码的泛化能力。,从而提高混合编码的准确性和可控性。,从而提升编码的稳定性和一致性。,使模型能够学****特定任务相关的语义模式,从而提高混合编码的效率和效果。

基于语言模型的混合编码 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数31
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人科技星球
  • 文件大小158 KB
  • 时间2024-04-25