UniLM

[UNILM]论文实现：Unified Language Model Pre-training for Natural Language.........

文章目录一、完整代码二、论文解读2.1介绍2.2架构2.3输入端2.4结果三、过程实现四、整体总结论文：UnifiedLanguageModelPre-trainingforNaturalLanguageUnderstandingandGeneration作者：LiDong,NanYang,WenhuiWang,FuruWei,XiaodongLiu,YuWang,JianfengGao,Ming
Bigcrab__·2023-12-15 22:03

KOSMOS-G-图像文本结合控制生成

Kosmos-G:GeneratingImagesinContextwithMultimodalLargeLanguageModels》github：https://github.com/microsoft/unilm
‘Atlas’·2023-12-01 04:08

UniLM：给Bert插上文本生成的翅膀

UniLM：给Bert插上文本生成的翅膀今天分享一个论文UniLM，核心点是掌握三种LM任务形式：单向LM，双向LM，序列到序列LM；1.生成任务NLP任务大致可以分为NLU和NLG两种；Bert在NLU
biuHeartBurn·2023-10-17 15:50

论文笔记 Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation

一个新的预训练语言模型(UNILM)，它可以用于自然语言理解NLU和生成任务NLG。UNILM由多个语言建模目标共同预训练，共享相同的参数。二、和别的pre-train模型有啥区别？
RunningQzh·2023-10-04 01:56

[论文笔记]UNILM

本篇工作提出了一个新的统一预训练语言模型(Unifieldpre-trainedLanguageModel,UniLM)，可以同时用于自然语言理解和生成任务的微调。该模型基
愤怒的可乐·2023-10-04 01:25

论文阅读笔记 GLM: General Language Model Pretrainingwith Autoregressive Blank Infilling

自回归填空架构微调GLM讨论与分析比较GLM与其他预训练模型的差异与BERT比较与XLNet比较与T5比较与UniLM比较实验
Sunny G helloworld·2023-10-02 16:34

Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.08621.pdf代码链接：https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/retnet引言
玲娜贝儿--努力学习买大鸡腿版·2023-09-24 09:35

【李宏毅课程笔记】BERT and its family - ELMo, BERT, GPT, XLNet, MASS, BART, UniLM, ELECTRA, and more

Video:https://www.youtube.com/watch?v=1_gRK9EIQpc&feature=youtu.be，https://www.youtube.com/watch?v=Bywo7m6ySlk&feature=youtu.beSlides:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/DLHLP20/BERT%20train%2
没啥信心·2023-09-21 17:01

[预训练语言模型专题] RoBERTa: 捍卫BERT的尊严

文本分类通用技巧]、[GPT家族]5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]9-12:[Transformer]、[Transformer-XL]、[UniLM
yang191919·2023-09-11 03:39

(含源码)「自然语言处理(NLP)」完全数据驱动对话系统&&新型知识感知图网络&&双向专注记忆网络

来源:AINLPer微信公众号（每日更新...）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-07-28引言：本次文章主要介绍了ERNIE-GEN(语言生成任务)、统一预训练语言模型(UniLM
Shu灬下雨天·2023-09-10 14:19

BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers 论文笔记

BERTPre-TrainingofImageTransformers论文地址：2106.08254]BEiT:BERTPre-TrainingofImageTransformers(arxiv.org)代码地址：unilm
迪菲赫尔曼·2023-08-28 16:06

BERT、ERNIE、Grover、XLNet、GPT、MASS、UniLM、ELECTRA、RoBERTa、T5、C4

BERT、ERNIE、Grover、XLNet、GPT、MASS、UniLM、ELECTRA、RoBERTa、T5、C4ELMOBERTERNIE!
码manba·2023-08-18 20:04

EasyNLP玩转文本摘要（新闻标题）生成

预训练语言模型，如BERT、MASS、uniLM等虽然在NLU场景中取得了令人瞩目的性能，但模型采用的单词、子词遮盖语言模型并不适用于文本生成场景中，特别是生成式文本摘要场景。其原
·2023-08-17 10:57

模型增强(1)利用NLG 增强QA 任务性能

更好的阅读体验请跳转至模型增强(1)利用NLG增强QA任务性能背景上周打算把UniLM在toolkit4nlp的基础上实现一下，又刷了一遍论文,发现作者提到用UniLM做问题生成，来增强QA任务的性能，
小蛋子·2023-08-01 14:53

beitv3训练自己的数据集

工程：https://github.com/microsoft/unilm第一步：下载数据集数据集1：Download2014trainimages,2014valimages数据集2：(https:/
cv-daily·2023-06-09 19:32

UniLM模型简单介绍

目录一、概要二、深入扩展2.1预训练任务2.2模型精调一、概要如果将基于Transformer的双向语言模型（如BERT模型中的掩码语言模型）与单向的自回归语言模型（如BART模型的解码器）进行对比，可以发现，两者的区别主要在于模型能够使用序列中的哪部分信息进行每一时刻隐含层表示的计算。对于双向Transformer，每一时刻隐含层的计算可以利用序列中的任意单词；而对于单向Transformer，
云隐雾匿·2023-04-17 20:27

使用simBert生成同义语句(全过程)

一、simbert介绍和下载simbert模型，是由苏剑林开发的模型，以Google开源的BERT模型为基础，基于微软的UniLM思想设计了融检索与生成于一体的任务，来进一步微调后得到的模型，所以它同时具备相似问生成和相似句检索能力
thirsd·2023-04-10 05:12

Unified Language Model Pre-training for Natural Language

UnifiedLanguageModelPre-trainingforNaturalLanguageUnderstandingandGeneration对于语言理解和生成的统一语言模型预训练AbstractThispaperpresentsanewUnifiedpre-trainedLanguageModel(UNILM
唐僧爱吃唐僧肉·2023-03-28 07:18

历史最全最新中文自然语言处理预训练模型汇总分享-内含免费下载地

自然语言生产系列模型，如GPT、NEZHA-GEN、UniLM资源整理自网
lqfarmer·2023-01-16 11:09

[bert4keras].weights权重文件转换成.ckpt格式，便于build_transformer_model方法加载

方法步骤：建立同样的模型bert=build_transformer_model(config_path,checkpoint_path,model='roformer',application='unilm
xxyAI·2023-01-14 08:53

如何让BERT具有文本生成能力

来自：NLP从入门到放弃今天分享一个论文UniLM[1]，核心点是掌握三种LM任务形式：单向LM，双向LM，序列到序列LM；1.生成任务NLP任务大致可以分为NLU和NLG两种；Bert在NLU任务上效果很好
zenRRan·2023-01-13 17:54

LayoutLM源码踩坑记录

VQA相关内容，正好发现了LayoutLM这个repo，有开源代码，有pretrainedmodel，就想着白嫖一波LayoutLMrepo地址：https://github.com/microsoft/unilm
littletomatodonkey·2023-01-11 02:30

unilm layoutlmv2/layoutxlm RE 模型 转 onnx

1.注意xlmRE模型输入有个relation是dict类型，改成多个list输入。2.RE模型中有个bilinear层转onnx不支持，重新写这个层。3.bilinear前向代码defforward(self,input1:Tensor,input2:Tensor)->Tensor:y=torch.zeros((input1.shape[0],self.weight.shape[0]))fork
blackswanjj·2023-01-11 02:28

6生成token怎么弄_NeurIPS 2019 | 既能理解又能生成自然语言，微软提出统一预训练新模型UniLM...

自然语言是人工智能正在攻克的一大难关，而微软的研究者最近发布了一种统一的预训练语言模型UniLM，微软表示，该模型在机器阅读理解方面已经超越了人类水平。
weixin_39832727·2022-12-18 01:09

模型介绍：UNILM

paper:《UnifiedLanguageModelPre-trainingforNaturalLanguageUnderstandingandGeneration》模型名称：UNILM（UNIfiedpre-trainedLanguageModel
泯灭XzWz·2022-12-18 01:38

UniLM解读

UniLM是一种语言模型，类似BERT，但是比BERT优的点在哪里，它不仅能很好处理NLU的问题，也能很好处理NLG的问题，可以解释为一种既能阅读又能自动生成的预训练模型。
微知girl·2022-12-18 00:36

Bert用在seq2seq任务上——UNILM实战

文章目录1.UNILM简介2.实战2.0租服务器2.0.1基础配置2.0.2网络和安全组2.0.3系统配置2.0.4服务器的状态2.0.5查看账单2.1环境配置2.1.0登录服务器2.1.1安装torch2.1.2
涂卡·2022-12-18 00:04

UniLM模型

47分钟同时既是Encoder，也是Decoder，也是Seq2Seq(Encoder+Decoder)https://zhuanlan.zhihu.com/p/114746463
Douzi1024·2022-12-18 00:33

Unilm

UniLM论文全名为UnifiedLanguageModelPre-trainingforNaturalLanguageUnderstandingandGeneration，译为自然语言理解与生成的统一预训练语言模型
Carina_Cao·2022-12-18 00:02

非常简单实用项目 文本生成 （UniLM模型）

首先说一下Transformer专属（扩展）UNILM的seq2seq预训练，Xlnet的乱序语言模型预训练，基本可以说是专门为transformer架构定制的。
Cchaofan·2022-12-18 00:01

EasyNLP玩转文本摘要（新闻标题）生成

预训练语言模型，如BERT、MASS、uniLM等虽然在NLU场景中取得了令人瞩目的性能，但模型采用的单词、子词遮盖语言模型并不适用于文本生成场景中，特别是生成式文本摘要场景。其原
阿里云大数据AI技术·2022-12-04 09:11

LayoutLM、LayoutLMV2、LayoutXLM、LayoutLMV3

paper:https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutlmcode:https://github.com/micro
北落师门XY·2022-12-04 06:07

【深度学习】详解 BEiT

Transformer2.3预训练BEiT：掩码图像建模2.4从变分自动编码器的角度来看2.5预训练设置2.6在下游视觉任务微调BEiT三、实验3.1图像分类3.2语义分割3.3消融实验四、相关工作五、总结GitHub:unilm
何处闻韶·2022-12-04 06:29

文本生成哪家强？介绍常见的文本生成方案

一、背景在做生成式的文本生成时候，有基于encoder-decoder结构的方案（如bart，t5之类）；有基于unilm式的通过mask，使得仅使用encoder就可以做生成式，下面介绍一下这几种方案和效果
Bo仔很忙·2022-12-03 14:37

介绍几个语言生成的预训练模型

本篇介绍四个为语言生成设计的预训练模型--BART，MASS，PEGASUS，UniLM。
kaiyuan_sjtu·2022-12-02 13:27

Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation 理解

UnifiedLanguageModelPre-trainingforUnderstandingandGeneration论文的地址：https://arxiv.org/abs/1905.03197代码地址：https://github.com/microsoft/unilm
无为二里·2022-12-02 11:17

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第六周--BERT的变体

Pre-trainingbyTranslationPredictNextTokenMaskingInputXLNetUniLM总结前言本文讲怎么得到pre-train的模型以及预测下一个token模型，介绍两种盖住token的方法，之后讲UniLM
hehehe2022·2022-11-26 00:01

Chapter7-3_BERT and its family - ELMo, BERT, GPT, XLNet, MASS, BART, UniLM, ELECTRA, and more

1Howtopre-train2Predictnexttoken3MaskInput4seq2seq的pre-trainmodel5ELECTRA6SentenceEmbedding本文为李弘毅老师【BERTanditsfamily-ELMo,BERT,GPT,XLNet,MASS,BART,UniLM
zjuPeco·2022-11-25 15:20

李宏毅DLHLP.18.BERT and its family.2/2.ELMo,BERT,GPT,XLNet,MASS,BART,UniLM,ELECTRA

文章目录介绍Howtopre-trainContextVector(CoVe)Self-supervisedLearningPredictNextTokenPredictNextToken-BidirectionalMaskingInput几种MASK的方法XLNetMASS/BARTInputCorruptionUniLMELECTRASentenceLevelT5–Comparison挖坑另外
oldmao_2000·2022-11-25 15:41

深度学习环境配置及github上的模型复现

利用ocr提取表单中图片信息，transformer对文字和表格信息进行统一处理模型连接：https://github.com/microsoft/unilm/blob/master/layoutlmft
tsingxia·2022-11-24 13:12

微软提出Layout，多模态任务也有预训练模型啦

paper:https://arxiv.org/pdf/1912.13318.pdfcode:https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutlmlayout
zenRRan·2022-11-19 14:26

【复盘比赛】SDP 2021@NAACL LongSumm 科学论⽂⻓摘要生成任务 第一名

生成模型尝试End2end[PEGASUS+BIGBIRD]PEGASUS：专注于摘要生成的预训练模型BIGBIRD：线性复杂度的self-attention机制结果：重复解码严重，模型无法输出长摘要UniLM
是算法不是法术·2022-10-05 07:19

EasyNLP玩转文本摘要（新闻标题）生成

预训练语言模型，如BERT、MASS、uniLM
·2022-09-30 18:26

【自然语言处理】【文本生成】UniLM：用于自然语言理解和生成的统一语言模型预训练

UniLM：用于自然语言理解和生成的统一语言模型预训练《UnifiedLanguageModelPre-trainingforNaturalLanguageUnderstandingandGeneration
BQW_·2022-09-21 17:08

【自然语言处理】【文本生成】Transformers中用于语言生成的不同解码方法

】Transformers中用于语言生成的不同解码方法【自然语言处理】【文本生成】BART：用于自然语言生成、翻译和理解的降噪Sequence-to-Sequence预训练【自然语言处理】【文本生成】UniLM
BQW_·2022-09-21 17:30

EasyNLP玩转文本摘要（新闻标题）生成

预训练语言模型，如BERT、MASS、uniLM等虽然在NLU场景中取得了令人瞩目的性能，但模型采用的单词、子词遮盖语言模型并不适用于文本生成场景中，特别是生成式文本摘要场景。其原
·2022-09-21 11:34

PP-YoLoE | PP-YoLov2全面升级Anchor-Free，速度精度完美超越YoLoX和YoLov5

ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.00555.pdf源代码：https://github.com/microsoft/unilm
计算机视觉研究院·2022-08-08 07:11

深入浅出语言模型（四）——BERT的后浪们（RoBERTa、MASS、XLNet、UniLM、ALBERT、TinyBERT、Electra）

引言上一节我们讲到了BERT，如果要用一句时下正流行的话来形容BERT的出现，这句话大概再恰当不过：一切过往，皆为序章。Bert出现之后，研究者们开始不断对其进行探索研究，提出来各式的改进版，再各类任务上不断超越Bert。针对Bert的改进，主要体现在增加训练语料、增添预训练任务、改进mask方式、调整模型结构、调整超参数、模型蒸馏等。下面对近年来Bert的改进版本的关键点做叙述。深入浅出语言模型
fond_dependent·2022-05-23 07:34

UniVAE：基于Transformer的单模型、多尺度的VAE模型

不过凡事有弊亦有利，的复杂度也为Transformer带来很大的折腾空间，我们可以灵活地定制不同的attentionmask，来设计出不同用途的Transformer模型来，比如UniLM、K-BERT
PaperWeekly·2022-04-08 16:46

MASS/UNILM/BART

Bert通过双向LM处理语言理解问题，GPT则通过单向LM解决生成问题，那如果既想拥有BERT的双向理解能力，又想做生成嘞？成年人才不要做选择！这类需求，主要包括seq2seq中生成对输入有强依赖的场景，例如翻译，生成式问答，文本摘要等等最初Transformer的Encoder+Deocder结构是在机器翻译领域，Encoder的部分通过双向LM来抽取输入的全部上下文信息，Decoder通过单向
风雨中的小七·2022-03-15 08:00
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