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OpenAI最新研究:通过无监督学习提高语言理解能力

我们的系统分为两个阶段:首先,我们通过无监督的方式在大数据集上训练一个迁移学习模型,训练过程中使用语言模型的训练结果作为信号,然后我们在更小的有监督数据集上对这个模型进行微调,以帮助它解决特定的任务。这个方法的开发是在我们前一个sentiment neuron(情绪神经元)的工作之后进行的,在sentiment neuron任务中我们注意到,通过利用足够的数据对模型进行训练,无监督学习可以获得令人惊讶的判别特征。在这里,我们想进一步探讨这个想法:我们能否开发一个模型,以一种无监督的方式使用大量数据对模型进行训练,然后对模型进行微调,以在不同的任务中都获得良好的性能?我们的研究结果表明,这种方法的效果出奇地好。同样的核心模型可以针对完全不同的任务进行微调,以适应任务。 本研究是基于在半监督序列学习中引入的方法,该方法展示了如何通过对L

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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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