“大语言模型”的成功，意味着之前卡住人工智能自然语言处理发展的技术瓶颈被突破，也预示着这一技术路线，在未来五年中将诞生很多创新。
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传统搜索引擎主要是做检索工作，但传统技术只能够解决显式匹配，对于语义层面上的匹配是不足以满足要求的。BERT等预训练语言模型的加入，能够解决一定的语义匹配问题，但也会带来三大挑战：1. 长文本建模 2. 昂贵计算 3. 排序无关的预训练。本次讨论的论文介绍了逐一解决这三个问题的方法，在节目当中沈老师还会和殷大伟老师一起探讨“学术与工程”这一话题…… 对论文和十问感兴趣的同学可以前往阅读：Pre-trained Language Model based Ranking in Baidu Search
什么是语言模型，语言就是人说的话，模型就是完成任务的某个东西，语言模型就是用某个东西完成关于人说的话的任务，主要有以下两个任务：假设给定两句话 “判断这个词的磁性” 和 “判断这个词的词性”，语言模型会认为后者更自然。转化成数学语言也就是：?(判断，这个，词，的，词性)>?(判断，这个，词，的，磁性)假设给定一句话做填空 “判断这个词的____”，则问题就变成了给定前面的词，找出后面的一个词是什么，转化成数学语言就是：?(词性|判断，这个，词，的)>?(磁性|判断，这个，词，的)那什么是统计语
训练速度提升7倍以上
大模型训练系统No.1易主！
清华唐杰团队：一文看懂NLP预训练模型前世今生 博雯 2021-09-08 22:06:57 来源：我爱A
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本片为微软亚洲研究院唐都钰《CodeBERT：面向编程语言的预训练模型》精华版！完整版请到TechBeat技术社区>>https://datayi.cn/w/nRbjvYzR分享亮点：CodeBERT可以为诸多下游任务提供通用的语义表示，也将在代码检索、代码注释生成任务中验证其有效性。更多Talk回顾，尽在将门TechBeat技术社区https://datayi.cn/w/DPWNZW0R
复旦大学邱锡鹏教授：自然语言处理(NLP)的最新进展，预训练语言模型（BERT大家族及其后续改进）论文：Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey（https://arxiv.org/pdf/2003.08271.pdf）大纲：• 介绍语言表示学习及相关研究进展• 从四个方面对现有PTM进行系统分类• PTM使用的预训练任务类型• 为特定场景与输入类型所设计的 PTM• 宣传了一下自家的fastNLP工具
