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原创 对话目标划分

使用更大的mini-batches和更多的数据进行训练。移除了BERT中使用的“下一句预测（NSP）”目标。对更长的序列进行训练，并使用更大的字节对编码（BPE）词汇表在训练过程中进行动态掩码，即在训练时实时生成掩码模式，而不是固定的。这些改进使RoBERTa在各种自然语言理解任务上表现更佳。

2024-05-28 17:10:35 296

原创 DNN、CNN、RNN

特点：只理解局部（单词）的含义，不理解语序。

2024-05-27 20:35:16 573

空空如也

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