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GPT 2.0:Language Models are Unsupervised Multitask Learners(2019-2-20)
模型介绍 自然语言处理任务(例如问题解答,机器翻译,阅读理解和总结)典型方法是通过在任务相关的数据集上进行监督学习。通过实验证明,语言模型在没有任何明确监督的情况下开始学习这些任务,训练数据集为数…
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论文阅读《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》
论文地址:《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》 代码地址:https://github.com/openai/gpt-2 文章目录 论文介绍模型框架实验分析结论 论文介绍 本文将常识推理和情感分析两项任务联系起来,采取更一般的方法。证明了语言…
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MulT: An End-to-End Multitask Learning Transformer 多任务共享注意力
文章 同时学习多个高级视觉任务,包括深度估计、语义分割、reshading表面法线估计、2D 关键点检测和边缘检测。 与单个任务Transformer相比,跨任务联合培训的Transformer模型能否提高每个任务的性能?在基于Transformer的框架中,可…
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Distral: Robust multitask reinforcement learning.
作者:张楚珩 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/51091244 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 中Distral是Distill & transfer learning的缩写。 原文传送门 Teh, Yee, et…
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GPT2:Language Models are Unsupervised Multitask Learners
目录 一、背景与动机 二、卖点与创新 三、几个问题 四、具体是如何做的 1、更多、优质的数据,更大的模型 2、大数据量,大模型使得zero-shot成为可能 3、使用prompt做下游任务 五、一些资料 一、背景与动机 基于 Transformer 解码器的 GPT-1 证明…
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GPT2(Language Models are Unsupervised Multitask Learners)论文阅读
1. 论文阅读 论文地址:Language Models are Unsupervised Multitask Learners 1.1 背景介绍 2019年OpenAI发布的模型,OpenAI在2018年的GPT1中给出了一种半监督的训练方法,在GPT2中针对如下问题做了升级: 以前机器学习训练代价大…
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#Paper Reading# Language Models are Unsupervised Multitask Learners
论文题目: Language Models are Unsupervised Multitask Learners 论文地址: https://life-extension.github.io/2020/05/27/GPT技术初探/language-models.pdf 论文发表于: OpenAI 2019 论文所属单位: OpenAI 论文大体内容: 本文主要提出了GPT-2(Gener…
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【论文阅读】Multitask Prompted Training Enables Zero-shot Task Generalization
前言 本文源自 ICLR 2022 原文地址:Multitask Prompted Training Enables Zero-shot Task Generalization Discussion 中提到的 FLAN 参考博文 【论文阅读】Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners_长命百岁️的博客-CSDN博客 Abstract 大模型在多种…
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Retinal Structure Detection in OCTA Image via Voting-Based Multitask Learning论文总结
论文:Retinal Structure Detection in OCTA Image via Voting-Based Multitask Learning - AMiner 代码:https://codeload.github.com/iMED-Lab/VAFF-Net/zip/refs/heads/master 目录 一、摘要 二、方法 A. 特征提取器和投票模块 B. RVJ 检测与分类…
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MVPT: Multitask Vision-Language Prompt Tuning
摘要 提示调整(Prompt Tuning)是一种针对特定任务的学习提示向量的调节,已成为一种数据高效和参数高效的方法,用于使大型预训练的视觉语言模型适应多个下游任务。然而,现有的方法通常是从头开始独立地学习每个任务的提示向量,从而…
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Re62:读论文 GPT-2 Language Models are Unsupervised Multitask Learners
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类 论文全名:Language Models are Unsupervised Multitask Learners 论文下载地址:https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learner…
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多任务学习-Multitask Learning概述
2020-02-22 09:59:48 1、单任务学习VS多任务学习 单任务学习:一次只学习一个任务(task),大部分的机器学习任务都属于单任务学习。 多任务学习:把多个相关(related)的任务放在一起学习&#x…
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[GPT-2]论文解读:Language Models are Unsupervised Multitask Learners
文章目录 介绍zero-shot learning 零样本学习 方法数据Input Representation 结果 论文:Language Models are Unsupervised Multitask Learners 作者:Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei, I. Sutskever 时间:2019 介…
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MultiTask Learning Survey
目录 一、常见Multi-Task 架构 二、MTL的一些优化方法 三、ExperimentConclusion 原文链接:MultiTask Survey 一、常见Multi-Task 架构 Hard和Soft区分:Hard共享底层参数,在高层提取中相互独立;Soft使用十字绣的形式…
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Multitask Learning
参考 Multitask Learning - 云社区 - 腾讯云 1、单任务学习VS多任务学习 单任务学习:一次只学习一个任务(task),大部分的机器学习任务都属于单任务学习。多任务学习:把多个相关(related)的任务…
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【多任务学习-Multitask Learning概述】
多任务学习-Multitask Learning概述 1.单任务学习VS多任务学习多任务学习的提出多任务学习和单任务学习对比 2.多任务学习共享表示shared representation:多任务学习的优点那么如何衡量两个任务是否相关呢? 当任务之间相关性弱多任务MLP特点总结多任务学…
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多任务学习(Multi-task Learning)方法总结
多任务学习(multi task learning)简称为MTL。简单来说有多个目标函数loss同时学习的就算多任务学习。多任务既可以每个任务都搞一个模型来学,也可以一个模型多任务学习来一次全搞定的。 作者丨Anticoder知乎 链接丨https://zhuanlan.zhihu.co…
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多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)
目录 [显示] 1 背景2 什么是多任务学习?3 多任务学习如何发挥作用? 3.1 提高泛化能力的潜在原因3.2 多任务学习机制3.3 后向传播多任务学习如何发现任务是相关的4 多任务学习可被广泛应用? 4.1 使用未来预测现在4.2 多种表示和度量4.3 时间序…
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【BUGKU】CTF >>分析---中国菜刀
目录 【BUGKU】CTF >>分析---中国菜刀 【BUGKU】CTF >>分析---中国菜刀 解压完成后发现为pcapng文件格式 利用wireshark (我们的小鲨鱼)打开文件。 第一个数据包: 可以看出客户端用POST方式访问服务器的3.PHP文件 POST请求 123=array_map("ass"…
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Windows下的XSS+PHPStudy环境搭建(后续)
有小伙伴反应根据我之前的步骤搭建完XSS,打开网页会显示找不到网页 原因分析:XSS靶场路径有问题,我的XSS靶场放在了dvwa路径下 解决办法:将XSS靶场移至WWW路径下
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