谷歌開源「窮人版」摘要生成NLP模型：訓練成本低，只要1000個樣本就能打敗人類...

曉查 發自 凹非寺  量子位 報道 | 公衆號 QbitAI BERT、GPT-2、XLNet等通用語言模型已經展現了強大的威力，它們可以應付各類任務，比如文本生成、問答。當這些模型對各種語言任務進行微調時，可以達到SOTA性能。 以上這些NLP模型都是「通才」，雖然全面，但在面向特定任務時需要微調，訓練數據集也十分龐大，非一般人所能承受。 如果開發一個非通用NLP模型，專門針對某項具體任務，在降

>>阅读原文<<