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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...

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