24-Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural大模型资料高清版.pdf

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BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNatural

LanguageGeneration,Translation,andComprehension

MikeLewis*,YinhanLiu*,NamanGoyal*,MarjanGhazvininejad,

AbdelrahmanMohamed,OmerLevy,VesStoyanov,LukeZettlemoyer

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mikelewis,yinhanliu,naman@

Abstractmaskedtokensarepredicted(Yangetal.,2019),andthe

availablecontextforreplacingmaskedtokens(Dong

WepresentBART,adenoisingautoencoderetal.,2019).However,thesemethodstypicallyfocus

9forpretrainingsequence-to-sequencemodels.onparticulartypesofendtasks(e.g.spanprediction,

1BARTistrainedby(1)corruptingtextwithangeneration,etc.),limitingtheirapplicability.

0arbitrarynoisingfunction,and(2)learningaInthispaper,wepresentBART,whichpre-trains

2modeltoreconstructtheoriginaltext.ItusesamodelcombiningBidirectionalandAuto-Regressive

tastandardTranformer-basedneuralmachineTransformers.BARTisadenoisingautoencoderbuilt

ctranslationarchitecturewhich,despiteitssim-withasequence-to-sequencemodelthatisapplicable

Oplicity,canbeseenasgeneralizingBERT(duetoaverywiderangeofendtasks.Pretraininghas

9tothebidirectionalencoder),GPT(withthetwostages(1)textiscorruptedwithanarbitrarynois-

2left-to-righ

物业管理师证持证人

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领域认证该用户于2023年04月23日上传了物业管理师证

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