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UNITER多模态预训练模型原理 1. 数据 ​ 过去的5年中，Vision+NLP的研究者所使用的主要数据集如下展示： ​ 本文中所使用到的4种数据集如下图所示,Conceptual Captions和SBU Captions数据集是免费的，但是不是太clean： 2. 算法 2.1 整体结构 ​ 这里采用的是two-stage training pipeline训练流程。在一些大量的，含有噪声但是比较cheap的数据上，我们设计一些预训练任务，但是这些预训练任务需要被小心的design，因为

Transformer原理 1. motivation ​ 为了解决seq2seq的问题，之前一般都是使用RNN模型进行求解。RNN的一大劣势就是无法进行并行化计算，比如要想输出b4b^4b4就必须要先获得a1a^1a1到a4{a^4}a4才行。而接下来就有学者想采把CNN用来取代RNN，每个小三角形都是一个filter，但是问题是如下图所示每个小三角仅能考虑到很少的一部分输入，但是我们可以通过叠多层的CNN，则上层的filter就可以考虑到比较多的语句，如下所示蓝色的filter可以看到b1b^1b1到