BART: Автокодировщик для Генерации и Понимания Языка
Научная статья, посвященная BART, шумоподавляющему автокодировщику для предварительного обучения моделей типа «последовательность-последовательность» (sequence-to-sequence). Основная идея BART заключается в искажении текста с помощью произвольной функции зашумления, а затем обучении модели для реконструкции исходного текста. В статье отмечается, что BART обобщает архитектуры, такие как BERT (благодаря двунаправленному кодировщику) и GPT (благодаря авторегрессивному декодеру), и особенно эффективен для задач генерации текста. Авторы демонстрируют, что BART достигает сопоставимых результатов с RoBERTa на дискриминативных задачах и устанавливает новые рекордные результаты в различных задачах генерации, включая суммаризацию и ответы на вопросы. Также представлена новая схема для улучшения машинного перевода путем использования BART в качестве предварительно обученного декодера. 00:00 — Вступление: Обзор модели BART от Facebook AI 00:48 — Мир моделей до BART: BERT против GPT 01:45 — BART как универсальное решение: Объединение двух подходов 02:46 — Метод обучения на ошибках: Способы "порчи" текста 04:02 — От тренировки к задачам: Два этапа обучения 05:20 — Результаты BART: Сравнение с SOTA-моделями 06:39 — Значение BART для будущего искусственного интеллекта 06:46 — Ключевые выводы и итоги Сайт: https://systems-analysis.ru
Wiki: https://systems-analysis.ru/wiki
X (Twitter): https://x.com/system_ru
Telegram: https://t.me/systems_analysis_ru
Статья на System Wiki: https://systems-analysis.ru/wiki/%D0%...
#BART #AI #ИскусственныйИнтеллект #NLP #МашинноеОбучение #FacebookAI #BERT #GPT #ГенерацияТекста #ПониманиеТекста #Нейросети #ОбработкаЯзыка #Denoising #Seq2Seq
