谷歌提出「T5」 新NLP模型，突破遷移學習侷限，多基準測試達SOTA！

關注上方「深度學習技術前沿」，選擇「星標公衆號」， 資源乾貨，第一時間送達！ 轉載自：AI科技評論 過去幾年間，遷移學習給 NLP 領域帶來了豐碩的成果，掀起了新一波的發展浪潮。 而遷移學習之所以如此有效，得益於其利用自監督任務（如語言建模或填充缺失詞）在大量可用的無標註的文本數據上對模型進行預訓練；接着，又在更小的標註數據集上對模型進行微調，從而讓模型實現比單單在標註數據上訓練更好得多的性能。

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