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原文地址|mpnet论文复现作者|junyuMPNetMPNet:MaskedandPermutedPre-trainingforLanguageUnderstanding-MicrosoftResearchAbstract：BERTadoptsmaskedlanguagemodeling(MLM)forpre-trainingandisoneofthemostsuccessfulpre-training
使用MPNet复现论文：MPNet:MaskedandPermutedPre-trainingforLanguageUnderstandingMPNetMPNet:MaskedandPermutedPre-trainingforLanguageUnderstanding-MicrosoftResearchAbstract：BERTadoptsmaskedlanguagemodeling
MPNet示意图(b)图中灰色的部分是encoder端的bidirectionalself-attention(b)图中蓝色和绿色的部分分别是decoder端的twostreamself-attention的contentstream和querystream(twostreamself-attention的具体定义请参考【论文串讲】从GPT和BERT到XLNet)，这里提一下，contentstream相当于querystream右移一步。
在这篇文章中，我会介绍一篇最新的预训练语言模型的论文，出自MASS的同一作者。这篇文章的亮点是：将两种经典的预训练语言模型（MaskedLanguageModel,PermutedLanguageModel）统一到一个框架中，并且基于它们的优势和缺点，取长补短，提出了一个新的预训练语言模型----MPNet，其混合了MLM和PLM各自的...
3.提出MPNet基于上一节的总结，作者按照相同的思路提出了MPNet的预训练目标「a.MPNet的预训练目标」我们既要像MLM那样，在预测时获取到序列长度的信息；又要像PLM那样，在预测后一个token时，以前面的所有token(包含前置位被预测出来的
我们正处在信息的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。其次，即便网络上的资源非常多，学习是需要成本的，而且越有深度的内容越...【论文串讲】从BERT和XLNet到MPNet
MPNet做到了：.(b)图中蓝色和绿色的部分分别是decoder端的twostreamself-attention的contentstream和querystream(twostreamself-attention的具体定义请参考【论文串讲】从GPT和BERT到XLNet)，这里提一下，contentstream相当于querystream右移一步。.(a)图中黑色的线+绿色的线即对应了(b...
MPNet的创新点在于4个字：位置补偿（positioncompensation），大家先留个印象，下文会再详细介绍。论文开篇，作者针对上文MLM、PLM各自特点，希望用一种统一的模型既保留二者的优点，又弥补它们的不足，这就是MPNet。3.1统一视角
相比先前的预训练模型BERT、XLNet以及RoBERTa，在相同的模型配置下，MPNet在对比的数据集上都取了显著的效果提升。我们接下来会在更大规模的模型配置下预训练MPNet，并将MPNet应用到更多的自然语言理解任务上。目前论文、代码以及预训练
【论文串讲】从BERT和XLNet到MPNet来自：浅梦的学习笔记作者：潘小小，字节跳动AI-Lab算法工程师，专业机器翻译算法，业余法语和音乐。在这篇文章中，我会介绍一篇最新的预训练语言模型的论文，出自MASS的同一作者。这篇文章的亮点是...
原文地址|mpnet论文复现作者|junyuMPNetMPNet:MaskedandPermutedPre-trainingforLanguageUnderstanding-MicrosoftResearchAbstract：BERTadoptsmaskedlanguagemodeling(MLM)forpre-trainingandisoneofthemostsuccessfulpre-training
使用MPNet复现论文：MPNet:MaskedandPermutedPre-trainingforLanguageUnderstandingMPNetMPNet:MaskedandPermutedPre-trainingforLanguageUnderstanding-MicrosoftResearchAbstract：BERTadoptsmaskedlanguagemodeling
MPNet示意图(b)图中灰色的部分是encoder端的bidirectionalself-attention(b)图中蓝色和绿色的部分分别是decoder端的twostreamself-attention的contentstream和querystream(twostreamself-attention的具体定义请参考【论文串讲】从GPT和BERT到XLNet)，这里提一下，contentstream相当于querystream右移一步。
在这篇文章中，我会介绍一篇最新的预训练语言模型的论文，出自MASS的同一作者。这篇文章的亮点是：将两种经典的预训练语言模型（MaskedLanguageModel,PermutedLanguageModel）统一到一个框架中，并且基于它们的优势和缺点，取长补短，提出了一个新的预训练语言模型----MPNet，其混合了MLM和PLM各自的...
3.提出MPNet基于上一节的总结，作者按照相同的思路提出了MPNet的预训练目标「a.MPNet的预训练目标」我们既要像MLM那样，在预测时获取到序列长度的信息；又要像PLM那样，在预测后一个token时，以前面的所有token(包含前置位被预测出来的
我们正处在信息的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。其次，即便网络上的资源非常多，学习是需要成本的，而且越有深度的内容越...【论文串讲】从BERT和XLNet到MPNet
MPNet做到了：.(b)图中蓝色和绿色的部分分别是decoder端的twostreamself-attention的contentstream和querystream(twostreamself-attention的具体定义请参考【论文串讲】从GPT和BERT到XLNet)，这里提一下，contentstream相当于querystream右移一步。.(a)图中黑色的线+绿色的线即对应了(b...
MPNet的创新点在于4个字：位置补偿（positioncompensation），大家先留个印象，下文会再详细介绍。论文开篇，作者针对上文MLM、PLM各自特点，希望用一种统一的模型既保留二者的优点，又弥补它们的不足，这就是MPNet。3.1统一视角
相比先前的预训练模型BERT、XLNet以及RoBERTa，在相同的模型配置下，MPNet在对比的数据集上都取了显著的效果提升。我们接下来会在更大规模的模型配置下预训练MPNet，并将MPNet应用到更多的自然语言理解任务上。目前论文、代码以及预训练
【论文串讲】从BERT和XLNet到MPNet来自：浅梦的学习笔记作者：潘小小，字节跳动AI-Lab算法工程师，专业机器翻译算法，业余法语和音乐。在这篇文章中，我会介绍一篇最新的预训练语言模型的论文，出自MASS的同一作者。这篇文章的亮点是...
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