Raki的读paper小记：LAMOL: LANGUAGE MODELING FOR LIFELONG LANGUAGE LEARNING

最新推荐文章于 2024-10-19 21:49:53 发布
最新推荐文章于 2024-10-19 21:49:53 发布
阅读量682 收藏
点赞数
分类专栏： Continual Learning NLP 读paper
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/124055337
版权

自然语言处理 bert 深度学习 人工智能 机器学习

Abstract & Introduction & Related Work

  • 研究任务
    lifelong learning
  • 已有方法和相关工作
  • 面临挑战
    • 现有方法大多基于图片或者游戏，而不是语言
  • 创新思路
    • 提出了一种基于语言模型的lifelong learning方法
    • 重现以前任务的伪样本，同时不需要额外的内存或模型容量
  • 实验结论
    • 结果显示，LAMOL可以防止灾难性遗忘，而没有任何不妥协的迹象，并且只用一个模型就可以连续完成五种非常不同的语言任务
    • sota
    • 此外，我们建议在伪样本生成过程中增加特定任务的标记，以便在所有先前的任务中均匀地分配生成的样本。这一扩展稳定了LLL，在大量任务的训练中特别有用
    • 我们分析了不同数量的伪样本如何影响LAMOL的最终性能，考虑了有和没有特定任务标记的结果

训练一个语言模型，同时具备生成伪样本的能力，而不需要额外的空间
在这里插入图片描述

LAMOL

DATA FORMATTING

受decaNLP（Bryan McCann & Socher，2018）使用的协议启发，我们使用的数据集的样本被框定在一个类似SQuAD的

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习16 -- Lifelong Learning 终生学习
谢杨易的博客
09-14 1万+
1 什么是lifelong learning Lifelong learning终生学习，又名continuous learning，increment learning，never ending learning。通常机器学习中，单个模型只解决单个或少数几个任务。对于新的任务，我们一般重新训练新的模型。而LifeLong learning，则先在task1上使用一个模型，然后在task2上仍然使用这个模型，一直到task n。Lifelong learning探讨的问题是，一个模型能否在很多个task上
Raki的读paper小记：Enhanced Language Representation with Label Knowledge for Span Extraction
Raki_J的博客
03-19 1206
Abstract & Introduction & Related Work 研究任务 用标签知识来增强文本表达 已有方法和相关工作 最近的工作引入了标签知识，通过将span提取任务形式化为一个问题回答问题来增强文本表示 面临挑战 由于训练和推理的低效率，QA形式并没有充分发掘标签知识 创新思路 它对文本和标签注释进行独立编码，然后通过一个精心设计的语义融合模块将标签知识整合到文本表示中 实验结论 在四个数据集上sota，大幅减少了训练时间 标签知识被隐性地
【Lifelong learning】LAMOL: LANGUAGE MODELING FOR LIFELONG LANGUAGE LEARNING
Baigker的博客
12-01 778
链接：http://arxiv.org/abs/1909.03329v2 简介 之前的终身学习模型大多应用于CV和游戏领域，在nlp方面的应用比较少，本文因此提出了一个语言专用的终身学习模型：LAMOL。 LAMOL是一种语言模型，它可以同时学习解决任务和生成训练样本。当模型为一个新任务进行训练时，它生成训练前任务的伪样本，同时生成新任务的数据。因而LAMOL不需要额外的存储空间。 结果表明，LAMOL可以在没有任何不妥协迹象的情况下防止 catastrophic forgetting，并且可以用一个模型连
Lifelong Learning
孙坤的博客
04-15 462
Lifelong Learning https://www.forbes.com/sites/kpmg/2018/04/23/th...
Life Long Learning(LLL) 终身学习(增量学习)(Continuous Learning & Incremental Learning)
hxxjxw的博客
08-20 2356
人在学习的时候，只有一个大脑，从初中到高中到大学，都是用同一个大脑在学习的 然而在机器学习当中，机器学习的情形真的和人很不一样 机器学习对于每一个作业都会训练一个不同的模型吗，例如从作业1到作业3会训练3个不同的模型 那么为什么我们不每一次作业都训练同一个模型呢 使用同一个模型来进行学习，就是life long learning Life Long Learning, 也叫Continuous Learning, Never Ending Learning, Incremental Lea..
机器学习-48-Life-long Learning(终生学习)
迷雾总会解
01-20 6322
我们是否可以只用一个网络结构（注意，这里的网络结构并非是固定的。也许随着任务的需要，得自行扩展网络），在不同的任务上分别训练，使得该网络能够胜任所有的任务呢？ 这就是Life-long learning 所要研究的课题。
Raki的读paper小记：Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models
Raki_J的博客
07-24 638
RetNet = linear attention + rope + 显式衰减（即 $\gamma$）
Raki的读paper小记：SimVLM: SIMPLE VISUAL LANGUAGE MODEL PRETRAINING WITH WEAK SUPERVISION
Raki_J的博客
08-16 948
在我们的初步实验中，我们发现编码器-解码器模型引入的inductive bias将编码与生成解耦，有助于改善下游任务。另一方面，我们的PrefixLM公式是模态无关的，因此我们可以另外包括纯文本语料库，以补偿alt文本数据中的噪声文本监督。与以前的MLM风格的VLP方法相比，我们在序列到序列框架下的PrefixLM模型不仅享有MLM中的双向上下文表示，而且可以执行类似于LM的文本生成。我们的工作为现有的VLP范式提供了一个很有前途的替代方案，我们希望我们的工作能够启发生成VLP的未来研究。......
Raki的读paper小记：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks
Raki_J的博客
09-02 1528
在视觉任务上，可惜没看到NLP那边杀起来。
life long learning 学习笔记
yjli98的博客
11-17 542
学习来源：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语 链接:https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=99 life long learning 也可称为： 终身学习的目的：同时学会多个技能 为了达成life long learning 需要解决的问题：1、保留多任务的知识（不遗忘） 2、知识迁移 3、有效率的模型扩张 举例：使用nn对手写数字0进行识别，如图的两个问题，如果先学task1，再学task2，会使task1的表现变差
AN ALTERNATIVE APPROACH TO EFFICIENT ENSEMBLE AND LIFELONG LEARNING
06-02
计算机视觉github开源论文，BATCHENSEMBLE: AN ALTERNATIVE APPROACH TO EFFICIENT ENSEMBLE AND LIFELONG LEARNING
终身学习（LifeLong Learning）/ 增量学习（Incremental Learning）、在线学习（Online Learning）
Drug discovery
05-24 4074
Lifelong learning终生学习，又名continuous learning，increment learning，never ending learning。通常机器学习中，单个模型只解决单个或少数几个任务。对于新的任务，我们一般重新训练新的模型。而LifeLong learning，则先在task1上使用一个模型，然后在task2上仍然使用这个模型，一直到task n。Lifelong learning探讨的问题是，LifeLong learning需要解决三个问题。
“Life Long Learning”（终身学习）和“灾难性遗忘”（catastrophic forgetting）
子燕若水的博客
09-19 609
它的基本思想是，如果两个任务之间有一些共同的特征或规律，那么在一个任务上学到的知识可以帮助另一个任务的学习。例如，如果我们想让一个模型能够识别猫和狗的图片，我们可以先让它在一个大型的图片数据集上进行预训练，学习一些通用的图像特征，然后再在一个小型的猫狗图片数据集上进行微调，学习一些特定的猫狗特征。它的基本思想是，对于每个新任务，它都会增加一个新的网络列（column），并且将之前任务每层输出的特征作为新任务对应层的输入。这样，新任务就可以利用之前任务的特征来进行学习，而不会影响之前任务的参数。
【机器学习】LifeLong Learning（终身学习）介绍
热门推荐
敲代码的quant的博客
04-28 1万+
下面的文章转自（已获作者允许）： 2020机器学习前沿技术----LifeLong learning - stephon的文章 - 知乎 文章介绍了关于机器学习比较前沿的一项技术，也就是LifeLong Learning。这篇文章也对LifeLong Learning与Multi-task Learning以及Transfer Learning进行了对比，所以我将其进行了转载，其中对其排版进行了一...
20170114经济学人封面文章Lifelong Learning
hello world
02-03 3069
2017年01月14日 封面文章 Leader： Lifelong LearningHow to survive in the age of automation1.一些好的资料，如公众号里的文章终身学习 2.评论观点 3.官方翻译终身学习下面是原文文章It is easy to say that people need to keep learning throughout their car
深度学习：终身学习（Life-Long Learning）详解
最新发布
m0_73640344的博客
10-19 987
终身学习是实现真正智能系统的关键步骤之一，它允许机器学习模型在整个生命周期中持续学习和适应。通过采用有效的策略来管理灾难性遗忘和知识迁移，终身学习系统能够在多变的环境中保持其相关性和效能。随着研究的深入，预计将开发出更多创新的终身学习方法，使机器能够更好地模仿人类的学习过程。
什么是终身学习（Life Long Learning / Continuous Learning / Never Ending Learning / Incremental Learning）
蓝鲸鱼的博客
05-03 7848
文章目录1. 概念区分1.1 Life Long v.s. Multi task1.2 Life Long v.s. Transfer2. 终身学习2.1 Selective Synaptic Plasticity2.2 Gradient Episodic Memory (GEM)2.3 Progressive Neural Networks2.4 PackNet2.1.5 Compacting, Picking, and Growing(CPG)2.1.6 Generating Data2.1.7 不同架
Life-Long Learning（LLL）终身学习的理解
菜菜小孙的blog
08-04 8852
Life-Long Learning（LLL） 看了李宏毅老师的Life-Long Learning视频，以及粗略阅读了A continual learning survey:Defying forgetting in classification tasks这篇综述文章，菜菜的小孙对LLL有了初步的认知。（每次换方向都会秃头，记录一下今日2020年8月3日小孙又去剪了头发，心好痛） 目录Life-Long Learning（LLL）一、什么是lifelong learning？二、longlife lea
Raki音乐应用Web服务开发：Spring与Hibernate实践
资源摘要信息:"本资源摘要将详细介绍关于Raki音乐应用程序的Web服务开发过程中的关键技术和知识点，包括使用的技术栈、安全机制以及开发中考虑的事项。 知识点一：Spring库在Web服务中的应用 Spring是一个开源的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值