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论文. XLNet原理. XLNet代码. 来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越

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论文解析:XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding for Language Understanding 前言 XLNet是Google在2019年继2018年的be

他们创造了横扫NLP的XLNet专访CMU博士杨植麟

鲜为人知的是,XLNet 的提出竟然是源于一次拒稿。「我们当时把 Transformer XL 的论文提交到了 ICLR 2019 大会,论文却被拒了,」杨植麟表示。「其实模型的效果非常好——在所有主流语言预训练模型的

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知识点 XLNet 在 BERT 和 GPT-2 上的改进 XLNet 模型结构 使用 XLNet 进行命名实体识别次 谷歌的团队继 BERT 模型之后，在 2019 年中旬又提出了 XLNet 模型

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最终,XLNet在20个NLP任务中打败large-BERT,其中18个取得了state-of-the-art。 1 介绍 传统无监督表征学习(Unsupervised representation learning)被成功应用在大量无标注文本的预训

2019年10大精彩论文哪篇论文打动了你

就在近期,包括论文原作者在内的 NVIDIA 实验室研究人员们发表了 StyleGAN2 论文(Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN,arxiv.org/abs/1912.04958),针对性地修正

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本文提出了一种广义的自回归预训练方法XLNet,该方法(1)通过最大化所有分解顺序排列的期望似然来实现双向上下文学习,(2)由于其自回归公式,克服了BERT的局限性。此外,XLNet集成了Tran