DeepMind Sebastian Ruder: 2020 年 ML & NLP 领域十大研究热点

2020年ML&NLP领域研究亮点：从扩展到应用
最新推荐文章于 2025-04-13 22:44:34 发布
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本文概述了2020年机器学习和自然语言处理领域的关键研究趋势，包括模型扩展与压缩、检索增强、少样本学习等，探讨了评估方法、大规模模型挑战、多语言处理、图Transformer以及强化学习在科学中的应用。

ML and NLP Research Highlights of 2020, Sebastian Ruder,
https://ruder.io/research-highlights-2020/

  1. Scaling up—and down
  2. Retrieval augmentation
  3. Few-shot learning
  4. Contrastive learning
  5. Evaluation beyond accuracy
  6. Practical concerns of large LMs
  7. Multilinguality
  8. Image Transformers
  9. ML for science
  10. Reinforcement learning

DeepMind 科学家 Ruder 解读 | 2020 年 ML & NLP 领域十大研究热点

https://mp.weixin.qq.com/s/P4gl4h2rqgc8-PG9mVdfSQ

  1. 模型的扩展（向上）与压缩（向下）

  2. 检索增强

  3. 少样本学习

  4. 对比学习

  5. 评估，不止准确率

  6. 大规模LM的现实问题

  7. 多语言

  8. 图Transformers

  9. ML在科学中的应用

  10. 强化学习

 

 

13、基于顺序迁移学习技术的自然语言处理任务研究
apple5的专栏
09-04 26
本博客探讨了基于顺序迁移学习技术在自然语言处理（NLP）任务中的应用，重点分析了情感分析（SA）和命名实体识别（NER）两个任务。文章介绍了多种基准模型（如ULMFit、RoBERTa、XLNET、DistilBERT、ELMO和BERT）的特点，并通过实验比较了它们在不同数据集上的性能表现。实验结果显示，迁移学习模型在准确性或执行效率方面具有显著优势。最后，文章总结了迁移学习模型的优势，并提出了在实际应用中需要注意的问题和相关建议。
贾珈：自然语言处理中9个不可不知的研究热点（附视频）
BAAIBeijing的博客
07-13 1847
2020 年 5 月 23 日上午，在中国中文信息学会青年工作委员会主办、北京智源人工智能研究院和美团点评承办的“ACL-IJCAI-SIGIR 顶级会议论文报告会（AIS 2020）”...
从 ACL’22 投稿情况，速览当下 NLP 研究热点！
夕小瑶科技说
12-07 1760
文 | Yimin_饭煲编 | 小轶卖萌屋的作者们，最近可真是忙秃了头~，不仅要苦哈哈地赶 ACL 2022 提前了两个月的Deadline，还要尽心尽力为读者们提供高质量的内容。如果大家...
DeepMind AI 科学家：2020年NLP和ML领域十大研究进展
weixin_40920183的博客
02-13 564
来源| AI科技评论 编译 | bluemin编辑| 陈大鑫DeepMind NLP科学家Sebastian Ruder在这篇文章中概述了2020年机器学习和自然语言处理领域在...
2019 年ML & NLP领域十大研究热点
喜欢打酱油的老鸟
01-12 1223
导语：NLP 知名博主 Sebastian Ruder 的年度报告！ 2019 年过去了，对于 AI 界而言，过去的一年可谓是“激流勇进”的一年，一方面，整个 AI 界的研究情绪高涨，推动了 AI 技术的迅猛发展；另一方面，迅猛发展的背后，技术的局限性也日益凸显，研究者们针对这些局限性也在积极探索，并各显身手地提出了不计其数的新方法和研究方向。 但能从中脱颖而出并产生较大影响力的方法和研究方向...
ACL 2022 | NLP领域最新热门研究，你一定不能错过！
微软技术栈
06-05 2854
编者按：作为自然语言处理领域的国际顶级学术会议，ACL 每年都吸引了大量学者投稿和参会，今年的 ACL 大会已于5月22日至5月27日举办。值得注意的是，这也是 ACL 大会采用 ACL Rolling Review 机制后的首次尝试。在此次会议中，微软亚洲研究院有多篇论文入选，本文精选了其中的6篇进行简要介绍，论文主题涵盖了：编码器解码器框架、自然语言生成、知识神经元、抽取式文本摘要、预训练语言模型、零样本神经机器翻译等。欢迎感兴趣的读者阅读论文原文。...
Sebastian Ruder 发文：Benchmark 的挑战与机遇！
BAAIBeijing的博客
08-27 528
过去数年，在迁移学习的推动下，NLP的模型变得越来越强大。性能快速提升的AI算法，使得现在面向AI性能的基准测试变得有些落后。例如，近来不断涌现的AI模型，在SuperGLUE、SQuAD...
万字长文！DeepMind科学家总结2021年的15个高能研究
AI 数据库me
08-03 454
最近研究的一些模型，如 T5和 GPT-3，都使用了文本到文本的格式，这也成为了大规模多任务学习的训练基础。这种最新的方法强调了将自监督的预训练与有监督的多任务学习相结合的好处，并证明了两者的结合会得到更加通用的模型。考虑到这些模型的预期用途和生命周期，我们还应致力于在多语种环境中确定和减轻不同模式组合方面的偏见，以及在预训练模型的使用的不同阶段——预训练后、微调后和测试时——的偏见。基于似然的扩散模型，逐渐消除信号中的噪声，已经成为强大的新的生成模型，可以胜过 GANs。...
自然语言处理：近十年重大进展与未来挑战
这份来自2018年Deep Learning Indaba会议的报告聚焦于自然语言处理（NLP）的最新发展和重要里程碑。在南非斯泰伦博斯举行的会议上，Sebastian Ruder和Herman Kamper作为主要参与者，引领了一场关于NLP目标的深入讨论...
自然语言处理前沿进展报告
01-20
2018 年 9 月 9 日，DeepMind主办的 Deep Learning Indaba 2018 大会在南非斯泰伦博斯举行。会上，斯坦陵布什大学 Herman Kamper 和 AYLIEN 的 Sebastian Ruder 等专家做了《自然语言处理前言进展》的报告。
Deep-MVLM:一种基于论文“用于3D面部地标放置的多视图共识CNN”在3D面部扫描上精确放置3D地标的工具
05-18
基于深度学习的3D地标放置 一种基于的论文在3D面部扫描上准确放置3D地标的工具。 引用深度MVLM 如果您在研究中使用Deep-MVLM，请引用以下： @inproceedings{paulsen2018multi, title={Multi-view Consensus CNN for 3D Facial Landmark Placement}, author={Paulsen, Rasmus R and Juhl, Kristine Aavild and Haspang, Thilde Marie and Hansen, Thomas and Ganz, Melanie and Einarsson, Gudmundur}, booktitle={Asian Conference on Computer Vision}, pages={706--719}, y
ACL 2010-2020研究趋势总结
夕小瑶科技说
05-26 629
一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP秘籍作者：哈工大SCIR 车万翔教授导读2020年5月23日，有幸受邀在中国中文信息学会青年工作委员会主办的AIS（ACL-IJCAI-SIG...
# AI：对NLP领域的了解与时事热点的解读 ##
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2401_88476097的博客
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自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的一个交叉领域，旨在使计算机能够理解、生成和处理人类的自然语言。自然语言是人类日常交流所使用的语言，如中文、英文、法文等，与计算机编程语言不同，它具有高度的复杂性、模糊性和多样性。NLP的目标是让计算机能够像人类一样理解和生成自然语言，从而实现人机之间更自然、更高效的交互。这涉及到多个层面的任务，包括语音识别、文本分析、语义理解、机器翻译、情感分析等。
NLP研究内容简介
u010451780的专栏
07-09 918
什么是自然语言处理？ 自然语言处理是研究在人与人交际中以及人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。 根据这个定义，自然语言处理要研究 “在人与人交际中以及人与计算机交际中的语言问题”，既要研究语言，又要研究计算机，因此，它是一门交
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常用的NLP知名研究机构
NLP实战：财经新闻热点跟踪
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08-03 5077
前言 随着网络舆情及预警机制研究的广泛深入和迫切性，话题发现和跟踪的研究已经成为当前的研究热点。 本文给出一个财经新闻热点跟踪的技术架构。 实战 前一篇文章 NLP实战：财经新闻热点发现 涉及技术 NLP 爬虫 技术架构 要点说明 爬虫、关键词、特征 见我的上一篇文章：NLP实战：财经新闻热点发现 时间间隔：可设为4小时或者6小时 文章相似度计算 1、tf-i...
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云计算、数据库、大数据、容器、微服务、深度学习、NLP、Python
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import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader import time from torch.utils.data.dataset import random_split BATCH_SIZE = 16 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") class TextSe
2024年ML和NLP依然发展迅速，DeepMind科学家最近总结了过去一年的十五项亮点研究方向，快来看看哪个方向适合做你的新坑_nlp近几年迅速发展
2401_84239830的博客
04-13 1278
最近研究的一些模型，如 T5和 GPT-3，都使用了文本到文本的格式，这也成为了大规模多任务学习的训练基础。这种最新的方法强调了将自监督的预训练与有监督的多任务学习相结合的好处，并证明了两者的结合会得到更加通用的模型。ExT5能够实现大规模多任务学习。通过使用公共提示池(public pool of prompts, P3)的中的大量提示，人们可以探索使用提示的最佳方式，也为一般的研究领域提供了一个极好的概述。基于似然的扩散模型，逐渐消除信号中的噪声，已经成为强大的新的生成模型，可以胜过 GANs。
2020年NLP所有领域最新，经典，顶会，必读论文整理
qq_41557627的博客
08-02 1219
https://zhuanlan.zhihu.com/p/143123368
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