Text-to-Text

Hugging Face实战-系列教程19：文本摘要建模实战1 之 数据清洗（中文商城评价数据处理方法）

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传文本摘要建模实战1之数据清洗文本摘要建模实战2之Tokenizer处理1任务概述1.1任务概述摘要任务要去解决一个什么事情呢就是输入一个文章，输出一个总结归纳性的文字或者标题输入也是文本，输出也是文本的text-to-text
机器学习杨卓越·2023-12-19 09:16

[学术前沿]2021年5月arxiv简介论文浅读

因此，在本篇论文中，作者提出了一个Text-to-Text的多视
be5e948f337b·2023-09-23 01:42

data2text范式和text2text范式

概念text2text范式是指将所有自然语言处理（NLP）任务都转化成文本到文本（text-to-text）的形式，即将所有输入输出都转化成自然语言形式的语句，这样就可以用一个统一的模型来处理多个NLP
leap_ruo·2023-08-26 21:15

LLM（大语言模型）解码时是怎么生成文本的？

configuration_utils.pyatv4.28.1·huggingface/transformers(github.com)文档地址：Generation(huggingface.co)对于生成任务而言：text-decoder,text-to-text
supeerzdj·2023-08-25 13:30

使用 T5 模型来做文本分类任务的一些总结

学习率设置完整训练代码ReferenceT5paper：ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformerT5本身是一个Text-to-Text
friedrichor·2023-08-24 15:58

T5模型: Transfer Text-to-Text Transformer（谷歌）

T5由谷歌发表于2019，《ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer》，最终版本发布在：JMLR。一句话总结T5:大一统模型，seq2seq形式完成各类nlp任务，大数据集预训练，大量实验，财大气粗，诚意满满，给nlp预训练模型领域提供了一个通用框架，提供了一套建议参数。作者测过包括encoder
#苦行僧·2023-07-19 14:23

论文阅读之Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer（2020）

文章目录AbstractintroductionSetupmodelTheColossalCleanCrawledCorpusDownstreamTasksInputandOutputFormatExperiments总结参考文章标题翻译过来，大概是：用统一的文本到文本转换器探索迁移学习的极限。确实挺极限的。这篇文章主要探讨了通过文本到文本转换的统一框架来进行自然语言处理（NLP）的迁移学习技术。
Icy Hunter·2023-06-12 08:55

ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三）

文章目录ChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三）Text-to-Text模型ChatGPTLaMDAPEERMetaAISpeechfromBrainText-to-Code
快乐小码农·2023-02-17 07:31

GPT 3.0：Language Models are Few-Shot Learners（2020-5-28）

GPT3.0通过引入统一的框架来探索NLP迁移学习技术的前景：将问题都转换为text-to-text格式，并在数十种语言理解任务研究比较了预训练目标，架构，未标记的数据集，迁移方法和其他因素。
不负韶华ღ·2023-02-16 23:54

T5: Text-To-Text Transfer Transformer

总而言之就是一个集NLP之大成者的预训练模型，也只有Google这种土豪公司才玩得起了。。论文：ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer代码：https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer推荐博文：T5模型：
一枚小码农·2023-01-17 13:39

T5：Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer（万字长文略解T5）

目录论文AbstractIntroductionSetupModelCorpusDownStreamTasksInputandOutputFormatExperimentsBaselineModelTrainingVocabularyUnsupervisedObjectiveBaselinePerformanceArchitectureModelStructuresComparingDiffere
hithithithithit·2023-01-17 13:37

T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型超大规模探索

相信大多NLP相关者，在时隔BERT发布近一年的现在，又被谷歌刚发布的T5模型震撼到了。又是一轮屠榜，压过前不久才上榜自家的ALBERT，登上GLUE榜首。当然，最大的冲击还是财大气粗，biggerandbigger，但翻完它长达34页的论文，发现其中的分析无疑是诚意满满（都是钱）。类似这样的大型实验探索论文也有一些，首先提出一个通用框架，接着进行了各种比对实验，获得一套建议参数，最后得到一个很强
Congqing He·2023-01-17 13:05

Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

Abstract本文提出了一种将所有基于文本的语言问题转化为统一的text-to-text格式的框架。
chansonzhang·2023-01-17 13:05

【论文阅读 T5】Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

文章目录ForewordIntroSettingModelTheColossalCleanCrawledCorpusDownstreamTasksInputandOutputFormatExperimentsBaselinesModelTrainingUnsupervisedObjectiveBaselinePerformanceArchitectureModelStructureComparin
长命百岁️·2023-01-17 13:03

T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型

T5模型：NLPText-to-Text预训练模型摘要迁移学习，即首先对模型进行数据丰富任务的预训练，然后再对下游任务进行微调，已经成为自然语言处理(NLP)中的一项强大技术。迁移学习的有效性导致了迁移学习方法、方法和实践的多样性。在本文中，我们通过引入一个统一的框架，将所有基于文本的语言问题转换成文本到文本的格式，来探索自然语言处理的迁移学习技术的前景。我们的系统研究比较了数十个语言理解任务的训
发呆的比目鱼·2022-12-28 18:40

创新实训(12)-生成式文本摘要之T5

它的基本思想就是Text-to-Text，即NLP的任务基本上都可以归为从文本到文本的处理过程。上图就是论文中的一个图，形象的展示了“Text-To-Text”的过程。
ttxs69·2022-12-28 18:09

T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型超大规模探索

相信大多NLP相关者，在时隔BERT发布近一年的现在，又被谷歌刚发布的T5模型震撼到了。又是一轮屠榜，压过前不久才上榜自家的ALBERT，登上GLUE榜首。当然，最大的冲击还是财大气粗，biggerandbigger，但翻完它长达34页的论文，发现其中的分析无疑是诚意满满（都是钱）。类似这样的大型实验探索论文也有一些，首先提出一个通用框架，接着进行了各种比对实验，获得一套建议参数，最后得到一个很强
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-15 05:27

T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型+数据清洗

简单总结T5模型：T5模型：是一个端到端，text-to-text预训练模型T5模型也是训练七十个模型中一个较通用的一个框架。
Cchaofan·2022-12-15 05:23

T5： Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer（2019-10-23）

模型概述T5提出一个统一的模型框架，将各种NLP任务都视为Text-to-Text任务，也就是输入为Text，输出也为Text的任务。
不负韶华ღ·2022-12-14 03:38

NLP-预训练模型-2019-NLU+NLG：T5【Text-to-Text 预训练模型超大规模探索】【 微调T5用于文本摘要】

Google在《ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer》这篇论文中提出了一个最新的预训练模型T5（Text-To-Text
u013250861·2022-12-13 09:14

mT5: A Massively Multilingual Pre-trained Text-to-Text Transformer

相关介绍T5对所有基于文本的NLP问题使用了统一的“text-to-text”格式。不适用于分类任务。
刘皮狠·2022-12-04 09:10

论文阅读：Text-to-Text Pre-Training for Data-to-Text Tasks

文章简介：这篇文章内容很简单，作者对最近发布的【1】T5模型应用data-to-text领域的数据进行微调，发现在WebNLG，MultiWoz，ToTTo三个数据集上都优于目前的性能；作者提出可能这种只采用预训练模型，不需要进行现在文本生成领域流行的规划生成【2】【3】，词约束和复制机制方法，同样也能取得比较好的文本生成效果；主要内容：预训练：实验T5模型：Small(60millionpara
咕噜咕噜day·2022-11-20 04:24

T5模型总结

T5（TransferText-to-TextTransformer）模型：一个统一框架，靠着大力出奇迹，将所有NLP任务都转化成Text-to-Text（文本到文本）任务。
will-wil·2022-11-20 01:09

【论文笔记】Civil Rephrases Of Toxic Texts With Self-Supervised Transformers

CivilRephrasesOfToxicTextsWithSelf-SupervisedTransformers会议：EACL2021代码：链接任务：言论去毒/文本复述/文本风格迁移/可控文本生成原文：链接Abstract本文提出了一个自监督学习模型CAE-T5，该模型采用一种端到端的预训练的文本到文本（text-to-text
Feeedforward·2022-11-19 15:01

ICBU可控文本生成技术详解

本文我们聚焦于输入文本生成文本的Text-to-Text任务，具体地包括神经机器翻译、智能问答、生成式文本摘要等。作者|刘森来源|阿里技术公众号可控文本生成
阿里云云栖号·2022-11-13 00:03

SciFive: a text-to-text transformer model for biomedical literature

Abstract：Motivation：基于C4(ColossalCleanCrawledCorpus)语料的T5(Text-to-TextTransferTransformer)模型在一系列相关的NLP任务中达到了SOTA模型。过去十年，生物医药NLP任务变得越来越重要。本文介绍了基于T5的模型，并已被成功的转移到生物医药领域。Result：SciFive是一个特定领域的T5模型，并在大规模生物
hithithithithit·2022-08-14 11:19

5分钟NLP：Text-To-Text Transfer Transformer (T5)统一的文本到文本任务模型

本文将解释如下术语：T5，C4，UnifiedText-to-TextTasks迁移学习在NLP中的有效性来自对具有自监督任务的丰富无标记的文本数据进行预训练的模型，例如语言建模或填写缺失的单词。通过预先训练后，可以在较小的标记数据集上微调模型，通常比单独使用标记的数据训练更好的性能。迁移学习被诸如GPT，Bert，XLNet，Roberta，Albert和Reformer等模型所证明。Text-
·2022-04-23 09:33

【长文详解】T5: Text-to-Text Transfer Transformer 阅读笔记

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要72分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者：徐啸知乎专栏：自然语言处理学习之旅来自：机器学习算法与自然语言处理公众号https://zhuanlan.zhihu.com/p/89719631写在前面谷歌用一篇诚意满满(财大气粗)的基于实验的综述，试图帮助研究者们「拨开云雾见光明」。论文十分适合该领域的初学者通读，写的十分友好，不过由于涉及到的模型/
zenRRan·2022-03-08 13:53

T5: Text-to-Text Transfer Transformer 阅读笔记

作者：徐啸知乎专栏：自然语言处理学习之旅https://zhuanlan.zhihu.com/p/89719631写在前面谷歌用一篇诚意满满(财大气粗)的基于实验的综述，试图帮助研究者们「拨开云雾见光明」。论文十分适合该领域的初学者通读，写的十分友好，不过由于涉及到的模型/技术很多，所以遇到不熟悉的部分还是需要自行了解。本文是对T5论文[1]的阅读笔记，原文篇幅很长并且涉及很多模型与技术，我将其视
风度78·2020-08-03 16:02

阅读笔记：Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

阅读笔记：ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformerContributionsText-to-TextTransferTransformer(T5)ColossalCleanCrawledCorpus(C4)Experiments&ResultsBaseline：Architecture：Objec
Jaydee Ma·2020-07-09 11:33

文献阅读笔记：Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer(T5)

文章目录0.背景0.1摘要1.介绍2.模型2.1输入和输出格式3.实验3.1baseline3.2对比的框架3.3无监督目标函数3.4预训练数据集3.5训练策略3.5.1微调策略3.5.2多任务学习3.6规模的影响4.总结和展望展望0.背景机构：谷歌作者：ColinRaffel发布地方：arxiv面向任务：自然语言理解论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.10683论文代
JasonLiu1919·2020-06-24 07:32

预训练模型（8）---- T5: Text-To-Text Transfer Transformer

论文链接：ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer代码链接：https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer其实在ELECTRA之前我就看到了T5，这个模型可以用一个字来总结，那就是“大”。不仅模型很大，而且实
小小鸟要高飞·2019-11-04 13:00
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他