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【ICLR 2022】MULTITASK PROMPTED TRAINING ENABLES ZERO-SHOT TASK GENERALIZATION
<prompt>、<T5> 论文解读仅代表个人观点,才疏学浅,如有错误欢迎指正,未经授权 阅读更多…
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在Seq2Seq模型的训练与验证过程中,经常会出现输出句和输入句子有一些gap或者明显不符合常识的情 阅读更多…
<端到端对话>、 <框架>、 <数据集> 论文解读仅代表个人观点 阅读更多…
<Bert>、<NSP>、<zero-shot> 论文解读仅代表 阅读更多…
<对话系统>、 <知识注入> 论文解读仅代表个人观点,才疏学浅,如有错误欢迎 阅读更多…
首先查看一下注意力的计算方式: 主要是有几个方面可以进行解释。 梯度传播 首先说梯度传播的问题,由于 阅读更多…
<数据增强>、 <基于角色的对话系统>、 <GPT-2> 、 & 阅读更多…
<T5>、<微调>、<任务型对话> 论文解读仅代表个人观点,才疏 阅读更多…
<GPT-2>、<端到端>、<任务型对话> 论文解读仅代表个人观点,才疏学浅,如有 阅读更多…