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国产免费av片在线观看播放 教自動編碼器學會「自我糾正」,DeepMind淡薄語言模子“SUNDAE”

发布日期:2022-05-19 05:12    点击次数:201

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本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

 国产免费av片在线观看播放一直以來,自回歸語言模子(Autoregressive model,AR)在文本生成任務中表現都相當出色。

現在,DeepMind通過教自動編碼器學會“自我糾正”,淡薄了一個叫做“圣代”(SUNDAE)国产免费av片在线观看播放的非自回歸模子。

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它不僅能在WMT’14英德互譯任務中赢得非自回歸模子中的SOTA国产免费av片在线观看播放,還表現出與自回歸模子相當的性能。

更厲害的是,還能輕松做到自回歸模子做不到的事兒——笔墨補全。

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要澄莹,非自回歸模子一直不被看好。

而這個“圣代”的笔墨補全功能,也為人類和機器共同編輯、創作文本提供了新的途徑。

非自回歸語言模子“圣代”

“圣代”全名“从容展開降噪自動編碼器”(Step-unrolled Denoising Autoencoder,SUNDAE),作為一種新的文本生成模子,它不依賴于經典的自回歸模子。

與降噪擴散技術(denoising diffusion)類似,“圣代”在訓練期間摄取展開降噪(unrolled denoising),將一系列token重復應用,從隨機輸入開始,每次都對其進行改進,直至收斂。

這即是所謂的“自我糾正”過程。

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底下用一張圖來說明一下落噪和展開降噪的區別。

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第一排為原始文本国产免费av片在线观看播放,它被隨機“混浊”(corrupt)后產生新的文本(第二行),其中綠色的token代表“未混浊”文本,紅色代表“混浊”文本。

這個中間文本再通過降噪(從生成模子中采樣),生成底部的又一個“混浊”文本。

標準降噪自動編碼器只學習從中間文本到頂部文本的映射,从容展開降噪自動編碼器(“圣代”)則會學習從底部到頂部的映射。

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而在文本生成期間,網絡际遇的大多數文本都并非像上圖中間那樣,而是底部那種,是以展開降噪黑白常有效的。

此外,究诘人員還淡薄了一個簡單的改進算子,它能實現比降噪擴散技術收斂所需的更少的迭代次數,同時在当然語言數據集上定性地生成更好的樣本。

直白的說,“圣代”摄取的顺序讓文本合成的質量和速率都變得可控了。

在機器翻譯和文本生成任務上表現若何?

底下就來望望“圣代”的具體表現。

究诘人員领先在機器翻譯基準上評估“圣代”。

使用BLEU分數作為测度標準国产免费av片在线观看播放,將“圣代”在WMT’14德英互譯任務上的翻譯質量與自回歸模子(AR)和非AR模子進行比較。

結果發現,在不使用序列級知識蒸餾等技術的情況下,“圣代”的性能幾乎與AR模子相當,况且打敗了通盘非AR模子。

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接著是對“圣代”在文本生成任務上的評估。

究诘人員在大型高質量公開數據集 Colossal Clean Common Crawl (C4) 上訓練“圣代”。

模子一共包含335M參數国产免费av片在线观看播放,24層,embedding size為1024 , hidden size為4096 , 以及16 個attention head,使用bacth size為4096的Adam optimizer訓練了多達40萬步。

最終生成的文本如下,未經cherry pick:

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這10句内部,除了第4,都挺合理。

不過由于C4數據集來自網絡,是以無論是訓練集還是生成的最終結果,換行符都挺多。

此外,由于“圣代”模子的非自回歸性,究诘人員也測試了它的文本“修復”智商。

要澄莹,這對于只可從左到右按序生成的AR模子來說根底就辦不到。

結果如下(cherry-pick過):

C4數據集 教自動編碼器學會「自我糾正」,DeepMind淡薄語言模子“SUNDAE” GitHub上的Python门径組成的數據集 教自動編碼器學會「自我糾正」,DeepMind淡薄語言模子“SUNDAE”

人人覺得這恶果若何?語法和邏輯似乎都沒有問題。

更多數據和內容歡迎戳下方鏈接。

論文地址:

https://arxiv.org/abs/2112.06749

 





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