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微软ALUM:当语言模型遇到对抗训练

NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@山竹小果 今天分享来自微软最近关于语言模型和对抗训练的工作: 论文: Adversarial Training for Large Neural Lang Uage Models 源码:https://github.com/namisan/mt-dnn Arxiv访问困难的同学可以后台回复『0001』可便捷获取论文喔 TL;DR 本文把对抗训练用到了预训练和微调两个阶段,对抗训练的方法是针对embedding space,通过最大化对抗损失、最小化模型损失的方式进行对抗,在下游任务上取得了一致的效果提升。 有趣的是,这种对抗训练方法不仅能够在BERT上有提高,而且在RoBERTa这种已经预训练好的模型上也能有所提高,说明对抗训练的确可以帮助模型纠正易错点。 方法: ALUM(大型神经语言模型的对抗性训练) 实现:在embedding space添加扰动,最大化对抗损失 应用:任何基于Transformer的语言模型的预训练或微调 预备知识 BPE编码 为了解决词汇表外单词的问题,使用Byte-Pair Encoding(BPE)(Sennri...

冷饭新炒:理解断路器CircuitBreaker的原理与实现

前提 笔者之前在查找Sentinel相关资料的时候,偶然中找到了Martin Fowler大神的一篇文章《CircuitBreaker》。于是花了点时间仔细阅读,顺便温习一下断路器CircuitBreaker的原理与实现。 CircuitBreaker的原理 现实生活中的熔断器(更多时候被称为**「保险丝」**)是一种安装在电路中用于保证电路安全运行的电子元件。它的外形一般是一个绝缘的玻璃容器包裹着一段固定大小电阻和固定熔点的纤细合金导体,如下图: 电路中,保险丝会和其他用电的原件串联,根据物理公式Q = I^2*R*T(Q为热能值,也理解为保险丝熔断的极限热能值,I为电流中的电流,R为保险丝固定电阻,T为时间),如果电路中有其他用电的原件短路,会导致电流I十分大,导致在T很小的情况下,计算得到的Q远大于保险丝熔断的极限热能值,保险丝就会被击穿熔断。这个时候整个电路处于断开状态,从而避免电路过载导致电路中的用电原件损毁。 电路中的电流过大会导致所有电阻比较大的电器发生大量积热,很容易出现火灾,所以保险丝在过去曾经起到巨大的作用。后来出现了更加先进的"空气开关",漏电开关多数都升级为此实...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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