UNILM-Bert与Seq2Seq结合

最新推荐文章于 2024-10-09 23:43:14 发布
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#语音识别 #深度学习 #人工智能

本文探讨了微软的两项重要工作MASS和UNILM，前者通过Transformer架构进行Seq2Seq预训练，后者则以Bert为单一模型实现Seq2Seq任务，重点在于UNILM的mask技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

将Bert与Seq2Seq结合的比较知名的工作有两个：MASS和UNILM，两者都是微软的工作，两者还都在同一个月发的～其中MASS还是普通的Seq2Seq架构，分别用Bert类似的Transformer模型来做encoder和decoder，它的主要贡献就是提供了一种Seq2Seq思想的预训练方案；真正有意思的是UNILM，它提供了一种很优雅的方式，能够让我们直接用单个Bert模型就可以做Seq2Seq任务，而不用区分encoder和decoder。而实现这一点几乎不费吹灰之力——只需要一个特别的Mask。

摘自：从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask

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