Different Strokes for Different Folks : Investigating Appropriate Further Pre-training Approaches for Diverse Dialogue Tasks Verskillende strekke vir verskillende mense: ondersoek toepassings verder voorsoeking toepassings vir verskillende dialoog taak የልዩ ደረጃዎች ضربات مختلفة لأشخاص مختلفين: التحقيق في مناهج أخرى مناسبة قبل التدريب لمهام الحوار المتنوعة Müxtəlif insanlar üçün müxtəlif qüvvələr: Müxtəlif Dialog işləri üçün daha əvvəlki təhsil təhsil təhsil təhsil təhsil etmək Различни удари за различни хора: проучване на подходящи допълнителни подходи за предобучение за различни задачи в диалога বিভিন্ন মানুষের জন্য বিভিন্ন স্ট্রোক: বিভিন্ন ডায়ালগ কাজের জন্য অনেক প্রাপ্ত প্রশিক্ষণের জন্য অনুসন্ধান করা হচ্ছে སྤྱི་ཚོགས་མི་འདྲ་བ་ལ་སྤྱོད་པའི་དཀའ་ངལ་ཁྱད་པར་བཅས། Različiti udari za različite ljude: istraživanje odgovarajućih pristupa predobuke za različite zadatke dijaloga Diferent Strokes for Different People: Investigating Approaches Appropriate Further Pre-Training for Diverse Dialogue Tasks Různé údery pro různé lidi: Zkoumání vhodných dalších přístupů předškolení pro různé úkoly dialogu Forskellige slagtilfælde for forskellige mennesker: Undersøgelse af passende videreuddannelsesmetoder til forskellige dialogopgaver Unterschiedliche Schlaganfälle für unterschiedliche Menschen: Untersuchung geeigneter Weiterbildungsansätze für vielfältige Dialogaufgaben Διαφορετικά χτυπήματα για διαφορετικούς ανθρώπους: διερεύνηση κατάλληλων προσεγγίσεων περαιτέρω προεκπαίδευσης για ποικίλες εργασίες διαλόγου Diferentes estilos para diferentes personas: investigación de enfoques de preentrenamiento adecuados para diversas tareas de diálogo Erinevad harjutused erinevatele inimestele: asjakohaste täiendavate koolituseelsete meetodite uurimine mitmekesiste dialoogiülesannete jaoks نیروهای متفاوت برای مردم متفاوت: تحقیق قابل تحقیق پیش آموزش بیشتری برای کار های مشاوره مختلف Erilaiset aivohalvaukset eri ihmisille: asianmukaisten jatkokoulutusmenetelmien tutkiminen erilaisiin vuoropuhelutehtäviin Différents traits pour différentes personnes : recherche d'approches de pré-formation appropriées pour diverses tâches de dialogue Buaileann Éagsúla do Dhaoine Éagsúla: Ag Fiosrú Cur Chuige Réamhoiliúna Breise Cuí le haghaidh Tascanna Ilchineálacha Idirphlé KCharselect unicode block name פגיעות שונות עבור אנשים שונים: לחקור גישות מוקדמות נוספות מתאימות למשימות שיחה שונות अलग-अलग लोगों के लिए अलग-अलग स्ट्रोक: विभिन्न संवाद कार्यों के लिए उपयुक्त आगे पूर्व-प्रशिक्षण दृष्टिकोण की जांच करना Različiti udari za različite ljude: istraživanje odgovarajućih pristupa prije obuke za različite zadatke dijaloga Különböző ütések a különböző emberek számára: a különböző párbeszédfeladatok megfelelő további előképzési megközelítéseinek vizsgálata Տարբեր ազդեցություններ տարբեր մարդկանց համար. հետազոտել տարբեր դասախոսությունների համար հարմարավետ նախապատրաստ մոտեցումներ Strokes berbeda untuk orang-orang berbeda: Menyelidiki Pendekatan Persiapan Lanjutan Lebih Tersesuai untuk Tugas Dialog Berbeda Colpi diversi per persone diverse: investigare ulteriori approcci di pre-formazione appropriati per diversi compiti di dialogo さまざまな人々のためのさまざまなストローク:さまざまな対話タスクのための適切な事前トレーニングアプローチの調査 politenessoffpolite"), and when there is a change ("assertive განსხვავებული მოძრაობები განსხვავებული ადამიანებისთვის: განსხვავებული დიალოგის დავალებისთვის განსხვავებული მოძრაობების განსხვავება Түрлі адамдар үшін айырмашылық құрылғылар: Бірнеше диалог тапсырмаларының алдын- ала оқыту әдістерін зерттеу 사람마다 다른 필치가 있다. 서로 다른 대화 임무를 위해 적당한 진일보한 교육 방법을 조사한다. Skirtingi padariniai skirtingų žmonių atžvilgiu: tirti tinkamus tolesnio parengimo mokymo metodus įvairioms dialogo užduotims Различни напади за различни луѓе: Истражување на соодветни понатамошни пристапи на предобука за различни задачи на дијалог വ്യത്യസ്ത ആളുകള്ക്കുള്ള വ്യത്യസ്ത സ്ട്രോക്കുകള്: വ്യത്യസ്ത ഡയലോഗ് ജോലികള് Дөрвөн хүмүүсийн өөр өөр хүчний шалтгаан: Судалгаан олон диалог ажиллагаанд дахин урд сургалтын тулд Strokes berbeza untuk Orang-orang berbeza: Menyelidiki Pendekatan Latihan-Latihan Lanjut Tersesuai untuk Tugas Dialog berbeza Strokes Differenti għal Popli Differenti: Investigazzjoni ta' Approċċi ta' Tħarriġ ta' Qabel Aktar xierqa għal Kompiti ta' Djalogu Diversi Verschillende beroertes voor verschillende mensen: het onderzoeken van geschikte verdere pre-training benaderingen voor diverse dialoogtaken Forskjellige strekar for forskjellige mennesker: Investigasjonen tilpassar fleire føreøvingstilgangar for forskjellige dialogoppgåver Różne uderzenia dla różnych ludzi: badanie odpowiednich dalszych podejść przedszkoleniowych dla różnych zadań dialogu Diferentes Traços para Diferentes Pessoas: Investigando Outras Abordagens Adequadas de Pré-treinamento para Diversas Tarefas de Diálogo Lovituri vasculare cerebrale diferite pentru persoane diferite: Investigarea abordărilor adecvate de pre-formare pentru sarcini diferite de dialog Различные штрихи для разных людей: изучение подходящих дополнительных подходов к предварительной подготовке для различных задач диалога වෙනස් මිනිස්සු වෙනුවෙන් වෙනස් ස්ට්රෝක්ස්: පරීක්ෂණය සඳහා වෙනස් සංවාද කාර්ය වෙනුවෙන් වෙනස් ප්රධානය ස Različne kapi za različne ljudi: preiskava ustreznih nadaljnjih pristopov predusposabljanja za različne naloge dialoga Wadamada kala duduwan: Baaritaanka shaqooyinka diyaarinta ah ee ku habboon waxbarasho-horaadka Goditje të ndryshme për njerëz të ndryshëm: Hetimi i metodave të përshtatshme të mëtejshme të paratrainimit për detyrat e dialogut të ndryshme Različiti udari za različite ljude: istraživanje odgovarajućih pristupa predobuke za različite zadatke dijaloga Olika slag för olika människor: undersöka lämpliga fortbildningsmetoder för olika dialoguppgifter Miradi tofauti kwa Watu tofauti: Kuchunguza Mafunzo yanayohitajika zaidi ya mafunzo kwa ajili ya Tamko za Dialog tofauti வேறு பொருளுக்கான வித்தியாசமான சட்டு A첵ratyn adamlar 체챌in d체rli g체첵챌ler: Investigating Appropriate Further Pre-Training Appropriations for Diverse Dialog Tasks مختلف افراد کے لئے مختلف استروک: مختلف ڈیلوگو ٹاکس کے لئے اضافہ پیش آموزش کے مطابق تحقیق کرنا Har xil qo Ľllar uchun muloqat qo Ľllanmalar: Diqqat muloqat muloqat vazifalari uchun qo Ľshimcha ta ľminlovchi so Ľzlari Những bước chân khác nhau cho người khác: điều tra phương pháp hỗ trợ đào tạo tiếp theo cho các nhiệm vụ đối thoại khác nhau 针不同人,论不同培训
Abstract
Loading models pre-trained on the large-scale corpus in the general domain and fine-tuning them on specific downstream tasks is gradually becoming a paradigm in Natural Language Processing. Previous investigations prove that introducing a further pre-training phase between pre-training and fine-tuning phases to adapt the model on the domain-specific unlabeled data can bring positive effects. However, most of these further pre-training works just keep running the conventional pre-training task, e.g., masked language model, which can be regarded as the domain adaptation to bridge the data distribution gap. After observing diverse downstream tasks, we suggest that different tasks may also need a further pre-training phase with appropriate training tasks to bridge the task formulation gap. To investigate this, we carry out a study for improving multiple task-oriented dialogue downstream tasks through designing various tasks at the further pre-training phase. The experiment shows that different downstream tasks prefer different further pre-training tasks, which have intrinsic correlation and most further pre-training tasks significantly improve certain target tasks rather than all. Our investigation indicates that it is of great importance and effectiveness to design appropriate further pre-training tasks modeling specific information that benefit downstream tasks. Besides, we present multiple constructive empirical conclusions for enhancing task-oriented dialogues.Abstract
Laai modele voor-opgelei op die groot-skaal korpus in die algemene domein en fin-tuning hulle op spesifieke onderstreem opdragte is gradief 'n paradigm in Natuurlike Taal Prosessering. Vorige inspeksies bevestig dat die introduseer van 'n verdere voorsoeking fase tussen voorsoeking en fyn-tuning fase om die model op die domein-spesifieke ongeabelde data te pas kan positiewe effekte bring. Maar die meeste van hierdie verdere voorwerp werke hou net die konvensionele voorwerp-opvoering taak loop, bv. maskeerde taal model, wat kan wees aangesien as die domein-aanpassing om die data-verspreidingsgap te brui. Na die aansig van verskeie onderstreem opdragte, stel ons voorstel dat verskeie opdragte ook 'n verdere voorstreening fase nodig kan word met geskikte onderriging opdragte om die taak formuleringsgap te brui. Om hierdie ondersoek te doen, doen ons 'n studie vir verbetering van veelvuldige taak-orienteerde dialoog onderstreem taak deur verskillende taak te ontwerp op die verdere voorsoeking fase. Die eksperiment wys dat verskillende onderstreem taak verkies verskillende verdere voorstreek taak, wat binneste korrelasie het en mees verdere voorstreek taak betekenlik sekere doel taak beter as almal. Ons ondersoek wys dat dit van groot belangrikheid en effektiviteit is om korrekte verdere voorsoeking-taak te ontwerp wat spesifieke inligting modelleer wat onderstreem taak voordeel. Ons stel buitengewoon veelvuldige konstruktiewe empiriese konklusies voor die verbetering van taak-orienteerde dialoog.Abstract
በጠቅላላ ድምፅ ውስጥ ያሉትን አካባቢዎች በመጫን እና በአካባቢው ድምፅ ላይ በተለየ ፈሳሽ ስራዎችን በመጠቀም በጥቅረት ቋንቋ ማቀናቀል ይሆናሉ፡፡ የቀድሞው ምርጫዎች በዶሜን-በተለየ ያልታወቀ ዳታዎች ላይ ሞዴላውን ለመጠቀም የሚችሉትን አካባቢ ጥያቄ እንዲያቀርቡ የፊተኛ ትምህርት ደረጃን ለመግለጫ እንዲያስፈልጋል፡፡ ነገር ግን አብዛኞቹ እነዚህ የፊተኛ ትምህርት ተማርኮ ሥራ የሚቆጠሩ ቀድሞ ትምህርት ትምህርት ማድረግ ነው፤ የዳታ ክፍተቶችን ለመቀላቀል የሚችሉትን የቋንቋ ሞዴል ነው፡፡ የውኃው ወንዝ ስራዎችን ካዩ በኋላ፣ ልዩ ስራዎች ደግሞ የስራውን መልክ ክፍል ለመቀላቀል የሚያስፈልገው የፊተኛ ትምህርት አድራጊዎች እንዲያስፈልጋቸው እናስባለን፡፡ ወደዚህ ለመፈለግ፣ ለጥምቀት ትምህርት በጥቅምት ትምህርት ላይ በሙሉ ትምህርት ላይ የሚደረጉትን የስራ አካባቢዎችን በማድረግ እናደርጋለን፡፡ ፈተናው ከውኃው ወንዝ ውስጥ የተለየ የፊተኛ ትምህርት አድራጊዎችን የሚሻል፣ የግንኙነት ግንኙነት እና የፊተኛ ትምህርት ትምህርት አድራጊዎች ከሁሉም ይልቅ የተለየ ተቃውሞ አድራጊዎችን እንዲያበዛ ያሳያል፡፡ ምርመራችን የወንዝ ስራቶች የሚጠቅሙትን የሚጠቅሙትን የፊተኛ ትምህርት አድራጊዎችን መግለጫ የሚያስፈልገውን እና ፍላጎታችንን የሚያሳውቃለን፡፡ በተጨማሪም፣ የስራ-አካባቢ ስራዎችን ለማሻሻል ብዙዎችን የግንኙነት አካባቢ ውይይቶች እናቀርባለን፡፡Abstract
أصبحت نماذج التحميل المدربة مسبقًا على مجموعة كبيرة الحجم في المجال العام والضبط الدقيق لها في مهام محددة في النهاية نموذجًا تدريجيًا في معالجة اللغة الطبيعية. أثبتت التحقيقات السابقة أن تقديم مرحلة أخرى من التدريب المسبق بين مرحلتي التدريب المسبق والضبط الدقيق لتكييف النموذج على البيانات الخاصة بالمجال غير المصنفة يمكن أن تحدث آثارًا إيجابية. ومع ذلك ، فإن معظم أعمال التدريب المسبق الإضافية هذه تستمر في تشغيل مهمة ما قبل التدريب التقليدية ، على سبيل المثال ، نموذج اللغة المقنعة ، والذي يمكن اعتباره تكيفًا للمجال لسد فجوة توزيع البيانات. بعد مراقبة المهام النهائية المتنوعة ، نقترح أن المهام المختلفة قد تحتاج أيضًا إلى مرحلة ما قبل التدريب مع مهام التدريب المناسبة لسد فجوة صياغة المهمة. للتحقيق في ذلك ، نقوم بإجراء دراسة لتحسين المهام المتعددة للحوار الموجه نحو المهام النهائية من خلال تصميم مهام مختلفة في مرحلة ما قبل التدريب الإضافية. تُظهر التجربة أن المهام النهائية المختلفة تفضل مهامًا مختلفة أخرى قبل التدريب ، والتي لها ارتباط جوهري ومعظم مهام ما قبل التدريب الإضافية تحسن بشكل كبير بعض المهام المستهدفة بدلاً من جميعها. يشير التحقيق الذي أجريناه إلى أنه من الأهمية بمكان وفعالية تصميم المزيد من المهام المناسبة قبل التدريب على نمذجة معلومات محددة تفيد المهام النهائية. إلى جانب ذلك ، نقدم العديد من الاستنتاجات التجريبية البناءة لتعزيز الحوارات الموجهة نحو المهام.Abstract
Önümüzdə böyük ölçüdə öyrənmiş korpus modellərini yükləmək və onları özlərinin a şağı işlərdə düzəltmək, təbiətli dil işləməsində bir paradigm olar. Əvvəlki araştırmalar dəyişdirir ki, əvvəlki təhsil və düzgün təhsil fəzilərinin arasında modeli domain-specific təhsil edilməmiş məlumatların müəyyən edilməsi üçün çox əvvəlki təhsil fəzilərini təşkil edir. Ancaq bu daha öncə təhsil işlərinin çoxu, məlumatların dağıtımı boşluğunu köçürmək üçün dəyişiklik məlumatlarını maski dil modeli təhsil edir. Müxtəlif a şağıdaki işləri görmədikdən sonra, fərqli işləri həmçinin daha öncə təhsil fəzi ilə müəyyən edilmiş təhsil fəzilərini çoxaltmaq üçün istifadə edirik. Bunu araşdırmaq üçün, çoxlu işə yönəlmiş danışma işlərini düzəltmək üçün müxtəlif işləri daha əvvəl təhsil fəzində dizayn etmək vasitəsilə təhsil etdik. Həqiqətən, bu təcrübə göstərir ki, fərqli aşağı təcrübə işləri fərqli daha əvvəl təcrübə işləri seçirlər, içərisində bağlantılı olanlar və daha çox əvvəl təcrübə işləri hər şeyin yerinə bəzi təcrübə işləri daha çox yaxşıla Bizim araşdırmalarımız belə göstərir ki, daha öncə təhsil etmək məqsədilə müəyyən edilmiş məlumatları modelləşdirmək çox vacib və etkilidir. Buna rağmen, iş tərəfindən müəyyən edilən dialogları artırmaq üçün çoxlu inperikalı sonuçları göstəririk.Abstract
Зареждането на модели, предварително обучени по мащабния корпус в общата сфера и финото им настройване по конкретни задачи надолу по веригата постепенно се превръща в парадигма в обработката на естествения език. Предишни проучвания доказват, че въвеждането на по-нататъшна фаза на предобучение между фазите на предобучение и фината настройка за адаптиране на модела върху специфичните за съответната област данни може да доведе до положителни ефекти. Въпреки това, повечето от тези допълнителни дейности за предобучение продължават да изпълняват конвенционалната задача за предобучение, например маскиран езиков модел, който може да се разглежда като адаптация на домейна за преодоляване на разликата в разпределението на данните. След като наблюдаваме различни задачи надолу по веригата, предлагаме, че различните задачи могат да се нуждаят и от допълнителна фаза на предобучение с подходящи задачи за обучение, за да се преодолее празнината при формулиране на задачите. За да проучим това, ние извършваме проучване за подобряване на множество задачи, ориентирани към задачи диалог надолу по веригата чрез проектиране на различни задачи в по-нататъшната фаза на предобучение. Експериментът показва, че различните задачи надолу по веригата предпочитат различни допълнителни задачи преди обучение, които имат вътрешна корелация и повечето допълнителни задачи преди обучение значително подобряват определени целеви задачи, а не всички. Нашето разследване показва, че е от голямо значение и ефективност да се разработят подходящи допълнителни задачи за предобучение, моделиране на специфична информация, която е от полза за задачите надолу по веригата. Освен това представяме множество конструктивни емпирични заключения за засилване на ориентираните към задачите диалози.Abstract
সাধারণ ডোমেইনের বিশাল কোর্পাসে প্রশিক্ষিত মডেল লোড করা হচ্ছে এবং নির্দিষ্ট কাজের উপর তাদের সুন্দর করে স্বাভাবিক ভাষার প্রক্রিয়ায় ধীরে ধীরে ভা পূর্ববর্তী তদন্ত প্রমাণ করে যে প্রশিক্ষণ পূর্বের প্রশিক্ষণের পরিমাণে আরো একটি প্রশিক্ষণ প্রদর্শন করা যায়, যাতে ডোমেইন-নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট তথ্যে তবে এগুলোর বেশীরভাগ প্রশিক্ষণের পূর্ববর্তী কাজ শুধুমাত্র সাধারণ প্রশিক্ষণের কাজ চালানো হচ্ছে, যেমন মুখোশিত ভাষার মডেল, যা ডোমেইন বিতরণের বিভা বিভিন্ন প্রান্তের কাজ দেখার পরে আমরা পরামর্শ দিচ্ছি যে বিভিন্ন কাজ সম্ভবত কিছু পূর্ব প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে আরো প্রশিক্ষণের ক্ষেত্ এই বিষয়টি তদন্তের জন্য আমরা একটি গবেষণা শুরু করি যাতে প্রাক্তন প্রশিক্ষণের পরিস্থিতিতে বিভিন্ন কাজ নির্ধারণের মাধ্যমে বেশ কিছু কাজে The experiment shows that different downstream tasks prefer different further pre-training tasks, which have intrinsic correlation and most further pre-training tasks significantly improve certain target tasks rather than all. আমাদের তদন্ত নির্দেশ দেয়া হয়েছে যে প্রশিক্ষণের পূর্ববর্তী কাজের পরিকল্পনা করার জন্য এটা অতি গুরুত্বপূর্ণ এবং কার্যকর কার্যক্রম এছাড়াও আমরা কাজের দিকে কাজের দিকে উন্নত করার জন্য বেশ কয়েকটি নির্মাণিত ক্ষমতাশালী সমাপ্তি উপস্থাপন করি।Abstract
དཔེ་དབྱིབས་སྔོན་གྲངས་མཐུན་གྱིས་རྒྱ་ཆེ་བའི་མཐུད་སྣེ་ཐོག་ལས་ཕར་ཆེན་པོ་ཞིག་འཇུག་བྱེད་ཀྱི་ཡོད། Previous investigations prove that introducing a further pre-training phase between pre-training and fine-tuning phases to adapt the model on the domain-specific unlabeled data can bring positive effects. ཡིན་ནའང་། སྔོན་གྲངས་གཙོ་བ་འདི་དག་གི་ཆེ་ཆུང་དུ་སྔོན་གྲངས་འཛིན་གྱི་ལས་ཀ་ལྟར་རྒྱུན་ལྡན་གྱི་གནད་དོན་དང་། དཔེར་ན། སྐད་ཡིག་ཆ་རྣམས་ འོན་ཀྱང་། དབྱིབས་འགྱུར་བའི་ལས་འགུལ་གྱི་རྗེས་སུ་ང་ཚོས་བྱ་འགུལ་འདྲ་མ་གཞན་པ་ཞིག་ལ་སྔོན་གྲངས་སྒྲིག་གི་ལས་འགུལ་སྟོན་རྒྱུ་དང་། འདི་ལ་བརྟག་དཔྱད་བྱས་ན། ང་ཚོས་བྱ་ཚིག་གི་གོ་སྐབས་གནད་དོན་ཡོད་པའི་གོ་སྐབས་སྐོར་གྱི་གཏོང་གི་མཐོང་སྣང་མེད་བཟོ་བྱེད་པར སྒེར་གྱི་ཚད་ལ་གཞན་དང་ཐོག་ལས་གཡོན་མི་འདྲ་བ་ནི་སྔོན་གྲངས་བསྒྲིག་ལས་ཀ་གཞན་ལས་ཕར་སྐྱོད་བྱེད་པ་ཡིན། ང་ཚོའི་དབྱེ་ཞིབ་ཀྱིས་གལ་ཆེན་དང་ནུས དེ་ལས་འོན་ཀྱང་། ང་ཚོས་བྱ་འགུལ་གྱིས་མཐོང་སྣེ་ཚོགས་མང་པོ་ཞིག་སྟོན་ཡོད།Abstract
Napravljanje modela predobučenih na velikoj skali korpusa u općem domenu i finaliziranje njih na specifičnim donjim zadacima postupno postaje paradigm a u procesu prirodnog jezika. Prethodne istrage dokazuju da predstavljanje dodatne faze predobuke između faza predobuke i ispravne prilagodbe za prilagođenje model a na specifičnim podacima podataka o domenu koje se ne znaju može donijeti pozitivne učinke. Međutim, većina tih daljnjih predobuka samo nastavlja raditi konvencionalni predobuku, npr. maskirani jezički model, koji se može smatrati adaptacijom domena za prekid praznine distribucije podataka. Nakon posmatranja različitih zadataka u skladištu, predlažemo da bi različiti zadatak također mogli trebati još jednu fazu predobučenja sa odgovarajućim zadatacima obuke kako bi prekinuli prazninu formulacije zadataka. Da bismo ovo istražili, provodili smo studiju za poboljšanje višestrukog dijaloga orijentiranog na zadatke, putem dizajniranja različitih zadataka na daljnjoj fazi predobuke. Eksperiment pokazuje da različiti poslovi u potpunosti preferiraju različite zadatke prije obuke, koje imaju unutrašnju korelaciju i najdalje zadatke prije obuke značajno poboljšavaju određene ciljne zadatke umjesto svih. Naša istraga ukazuje na to da je od velike važnosti i učinkovitosti dizajnirati odgovarajuće zadatke za predobuku koji modeliraju specifične informacije koje koriste niz zadataka. Osim toga, predstavljamo višestruke konstruktivne empiričke zaključke za poboljšanje dijaloga orijentiranih na zadatke.Abstract
Cargar models pré-entrenats en el corpus a gran escala en el domini general i ajustar-los en tasques específices a avall s'està convertint gradualment en un paradigma en el processament de llenguatges naturals. Investigacions anteriors demostren que la introducció d'una fase ulterior de pré-entrenament entre fases de pré-entrenament i fins ajustament per adaptar el model a les dades no etiquetades específices per domini pot produir efectes positivs. However, most of these further pre-training works just keep running the conventional pre-training task, e.g., masked language model, which can be regarded as the domain adaptation to bridge the data distribution gap. Després d'observar diverses tasques avall, suggerem que diferents tasques també podrien necessitar una fase ulterior de pré-capacitació amb tasques adequades de capacitació per superar la diferència en la formulació de tasques. Per investigar això, fem un estudi per millorar múltiples tasques de diàleg orientat a les tasques a avall dissenyant diverses tasques a la fase anterior de formació. L'experiment mostra que diferents tasques avall prefereixen diferents tasques de pré-entrenament, que tenen correlació intrínseca i la majoria de tasques de pré-entrenament milloren significativament certes tasques alvo en comptes de totes. La nostra investigació indica que és molt important i eficaç dissenyar tasques adequades de pré-capacitació modelant informació específica que beneficii de tasques avall. A més, presentem múltiples conclusions empíriques constructives per millorar els diàlegs orientats a les tasques.Abstract
Načítání modelů předškolených na velký korpus v obecné doméně a jejich jemné ladění na konkrétní následné úlohy se postupně stává paradigmatem zpracování přirozeného jazyka. Předchozí šetření dokazují, že zavedení další fáze předškolení mezi fází předškolení a fází jemného ladění s cílem přizpůsobit model na neoznačená data může přinést pozitivní efekty. Většina těchto dalších předškolicích prací však pokračuje v provozu konvenční předškolicí úlohy, např. maskovaný jazykový model, který lze považovat za doménovou adaptaci k překlenutí mezery v distribuci dat. Po pozorování různých následných úkolů navrhujeme, že různé úkoly mohou také vyžadovat další předškolicí fázi s vhodnými školicími úkoly, aby překonaly mezeru ve formulaci úkolů. Abychom to prozkoumali, provádíme studii pro zlepšení několika úkolově orientovaných dialogů navazujících na úkoly prostřednictvím navrhování různých úkolů v další fázi předškolení. Experiment ukazuje, že různé navazující úkoly preferují různé další předškolicí úkoly, které mají vnitřní korelaci a většina dalších předškolicích úkolů výrazně zlepšuje určité cílové úkoly spíše než všechny. Naše šetření ukazuje, že je velmi důležité a efektivní navrhnout vhodné další úkoly předškolení modelovat konkrétní informace, které mají prospěch následným úkolům. Kromě toho prezentujeme několik konstruktivních empirických závěrů pro zlepšení úkolově orientovaných dialogů.Abstract
Indlæsning af modeller, der er forududdannet på det store korpus i det generelle domæne, og finjustering af dem på specifikke downstream opgaver er gradvist ved at blive et paradigme i Natural Language Processing. Tidligere undersøgelser viser, at indførelsen af en yderligere før-uddannelsesfase mellem før-uddannelsesfasen og finjusteringsfasen for at tilpasse modellen til de domænespecifikke ikke-mærkede data kan give positive virkninger. De fleste af disse videreuddannelsesarbejder fortsætter imidlertid bare med at køre den konventionelle forudgående uddannelsesopgave, f.eks. maskerede sprogmodel, som kan betragtes som domænetilpasningen til at bygge bro over datadistributionskløften. Efter at have observeret forskellige downstream-opgaver foreslår vi, at forskellige opgaver også kan kræve en yderligere før-træningsfase med passende træningsopgaver for at bygge bro over opgaveformuleringshullet. For at undersøge dette gennemfører vi en undersøgelse for at forbedre flere opgaveorienterede dialog downstream opgaver ved at designe forskellige opgaver i efteruddannelsesfasen. Eksperimentet viser, at forskellige efteruddannelsesopgaver foretrækker forskellige efteruddannelsesopgaver, som har en iboende sammenhæng, og de fleste efteruddannelsesopgaver forbedrer visse målopgaver betydeligt frem for alle. Vores undersøgelse viser, at det er af stor betydning og effektivitet at designe passende videreuddannelsesopgaver modellering af specifikke oplysninger, der gavner downstream opgaver. Desuden præsenterer vi flere konstruktive empiriske konklusioner for at styrke opgaveorienterede dialoger.Abstract
Das Laden von Modellen, die auf dem großen Korpus im allgemeinen Bereich vortrainiert wurden, und deren Feinabstimmung auf bestimmte nachgelagerte Aufgaben wird allmählich zum Paradigma der Natural Language Processing. Bisherige Untersuchungen belegen, dass die Einführung einer weiteren Vortrainingsphase zwischen Vortrainings- und Feinabstimmungsphase zur Anpassung des Modells an die domänenspezifischen, nicht gekennzeichneten Daten positive Effekte haben kann. Die meisten dieser Weiterbildungsarbeiten laufen jedoch nur noch die konventionelle Vortrainingsaufgabe ab, z.B. das maskierte Sprachmodell, das als Domänenanpassung zur Überbrückung der Datenverteilungslücke angesehen werden kann. Nach Beobachtung diverser nachgelagerter Aufgaben schlagen wir vor, dass verschiedene Aufgaben möglicherweise auch eine weitere Vorbereitungsphase mit entsprechenden Schulungsaufgaben benötigen, um die Aufgabenformulierungslücke zu schließen. Um dies zu untersuchen, führen wir eine Studie durch, um mehrere aufgabenorientierte Dialogaufgaben durch die Gestaltung verschiedener Aufgaben in der Weiterbildungsphase zu verbessern. Das Experiment zeigt, dass verschiedene nachgelagerte Aufgaben unterschiedliche Weiterbildungsaufgaben bevorzugen, die eine intrinsische Korrelation aufweisen und die meisten Weiterbildungsaufgaben bestimmte Zielaufgaben deutlich verbessern als alle. Unsere Untersuchung zeigt, dass es von großer Bedeutung und Effektivität ist, geeignete Weiterbildungsaufgaben zu konzipieren, die spezifische Informationen modellieren, die nachgelagerten Aufgaben zugute kommen. Darüber hinaus präsentieren wir mehrere konstruktive empirische Schlussfolgerungen zur Verbesserung von aufgabenorientierten Dialogen.Abstract
Η φόρτωση μοντέλων προεκπαίδευσης στο σώμα μεγάλης κλίμακας στον γενικό τομέα και ο συντονισμός τους σε συγκεκριμένες μεταγενέστερες εργασίες γίνεται σταδιακά πρότυπο στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Προηγουμένες έρευνες αποδεικνύουν ότι η εισαγωγή μιας περαιτέρω φάσης προ-κατάρτισης μεταξύ των φάσεων προ-κατάρτισης και της φάσης λεπτομέρειας για την προσαρμογή του μοντέλου στα δεδομένα χωρίς σήμανση μπορεί να επιφέρει θετικά αποτελέσματα. Ωστόσο, τα περισσότερα από αυτά τα έργα περαιτέρω προ-κατάρτισης συνεχίζουν να εκτελούν το συμβατικό έργο προ-κατάρτισης, π.χ. το μοντέλο μασκαρισμένης γλώσσας, το οποίο μπορεί να θεωρηθεί ως προσαρμογή τομέα για τη γεφύρωση του χάσματος διανομής δεδομένων. Μετά την παρατήρηση διαφόρων μεταγενέστερων εργασιών, προτείνουμε ότι διαφορετικά καθήκοντα μπορεί επίσης να χρειαστούν μια περαιτέρω φάση προ-κατάρτισης με κατάλληλες εκπαιδευτικές εργασίες για να γεφυρωθεί το χάσμα διαμόρφωσης εργασιών. Για να το διερευνήσουμε αυτό, διεξάγουμε μια μελέτη για τη βελτίωση του πολλαπλού διαλόγου προσανατολισμού προς τις εργασίες που ακολουθούν μέσω του σχεδιασμού διαφόρων εργασιών στη φάση της περαιτέρω προ-κατάρτισης. Το πείραμα δείχνει ότι διαφορετικές μεταγενέστερες εργασίες προτιμούν διαφορετικές εργασίες περαιτέρω προεκπαίδευσης, οι οποίες έχουν εγγενή συσχέτιση και οι περισσότερες περαιτέρω εργασίες προεκπαίδευσης βελτιώνουν σημαντικά ορισμένα καθήκοντα στόχου αντί όλων. Η έρευνά μας δείχνει ότι είναι μεγάλης σημασίας και αποτελεσματικότητας ο σχεδιασμός κατάλληλων εργασιών περαιτέρω προεκπαίδευσης μοντελοποίησης συγκεκριμένων πληροφοριών που ωφελούν τις μεταγενέστερες εργασίες. Επιπλέον, παρουσιάζουμε πολλαπλά εποικοδομητικά εμπειρικά συμπεράσματα για την ενίσχυση των στοχοθετημένων διαλόγων.Abstract
Cargar modelos previamente entrenados en el corpus a gran escala en el dominio general y ajustarlos en tareas posteriores específicas se está convirtiendo gradualmente en un paradigma en el procesamiento del lenguaje natural. Investigaciones anteriores demuestran que la introducción de una fase de preentrenamiento adicional entre las fases de preentrenamiento y ajuste para adaptar el modelo a los datos no etiquetados específicos del dominio puede tener efectos positivos. Sin embargo, la mayoría de estos trabajos de preentrenamiento adicional solo siguen ejecutando la tarea de preentrenamiento convencional, por ejemplo, el modelo de lenguaje enmascarado, que puede considerarse como la adaptación del dominio para cerrar la brecha de distribución de datos. Después de observar diversas tareas posteriores, sugerimos que las diferentes tareas también pueden necesitar una fase de preentrenamiento adicional con tareas de capacitación adecuadas para cerrar la brecha de formulación de tareas. Para investigar esto, llevamos a cabo un estudio para mejorar las tareas posteriores del diálogo orientado a tareas múltiples mediante el diseño de varias tareas en la fase posterior de preentrenamiento. El experimento muestra que las diferentes tareas posteriores prefieren diferentes tareas adicionales de preentrenamiento, que tienen una correlación intrínseca y la mayoría de las tareas de preentrenamiento adicionales mejoran significativamente ciertas tareas objetivo en lugar de todas. Nuestra investigación indica que es de gran importancia y eficacia diseñar otras tareas adecuadas de preentrenamiento que modele información específica que beneficie a las tareas posteriores. Además, presentamos múltiples conclusiones empíricas constructivas para mejorar los diálogos orientados a tareas.Abstract
Laiaulatuslikul korpusel üldvaldkonnas eelnevalt koolitatud mudelite laadimine ja nende täpsustamine konkreetsete järgnevate ülesannete täitmiseks muutub järk-järgult looduskeele töötlemise paradigmaks. Varasemad uuringud näitavad, et täiendava koolituseelse etapi sisseviimine koolituseelse etapi ja täpsustamise etapi vahel, et kohandada mudelit valdkonnaspetsiifiliste märgistamata andmetega, võib avaldada positiivset mõju. Enamik neist täiendavatest eelkoolitustöödest jätkab siiski tavapärase eelkoolituse ülesande täitmist, näiteks maskeeritud keelemudelit, mida võib pidada valdkonna kohandamiseks andmete jaotuslõhe ületamiseks. Pärast erinevate järgnevate ülesannete jälgimist soovitame, et erinevad ülesanded võivad vajada ka täiendavat koolituseelset etappi koos asjakohaste koolitustega, et ülesannete koostamise lünka ületada. Selle uurimiseks teostame uuringu mitme ülesandepõhise dialoogi parandamiseks alljärgnevate ülesannete kavandamise kaudu täiendava eelkoolituse etapis. Katse näitab, et erinevad järgmise etapi ülesanded eelistavad erinevaid täiendavaid koolituseelseid ülesandeid, millel on omapärane seos ja enamik täiendavaid koolituseelseid ülesandeid parandab oluliselt teatavaid sihtülesandeid, mitte kõiki. Meie uurimine näitab, et on väga oluline ja tõhus kujundada sobivad täiendavad koolituseelsed ülesanded, mis modelleerivad konkreetset teavet, mis on kasulikud järgnevatele ülesannetele. Lisaks esitame mitmeid konstruktiivseid empiirilisi järeldusi ülesannetele orienteeritud dialoogi edendamiseks.Abstract
بار کردن مدلها پیش آموزش یافته در مقیاس بزرگ در حوزه عمومی و تنظیمش کردن آنها در کار های مخصوص پایینترین پایینترین به تدریج در پروسههای زبان طبیعی تبدیل میشود. تحقیقات قبلی ثابت میکند که یک مرحله پیش آموزش بیشتر بین مرحلههای پیش آموزش و تنظیمکنندهای برای adapting the model on the domain-specific non-labeled data can bring positive effects. ولی بیشتر این کار پیش آموزشهای بیشتری فقط ادامه میدهند که کار پیش آموزشهای سنتی را ادامه میدهند، مثال مدل زبانی ماسکشده، که میتواند به عنوان تغییرسازی دومین برای تغییر پرداخت دادهها بردارد. بعد از تماشا کردن کار های مختلف پایینترین، پیشنهاد میکنیم که کار های مختلف ممکنه به یک مرحله پیش آموزش بیشتر نیاز داشته باشند که کار های آموزش مناسب باشند تا فاصله فرمول کار را برابر کند. برای تحقیق این، ما یک مطالعه برای improving tasks-oriented multiple tasks را با طراحی کار مختلف در مرحله پیش آموزش بیشتر انجام می دهیم. این آزمایش نشان می دهد که کار های مختلف پایین پایین ترجیح می دهند که کار های پیش آموزش های مختلف را ترجیح می دهند که ارتباط داخلی دارند و کار های پیش آموزش های بیشتری دارند که کار های هدف خاص را به جای همه بهتر می کنند. تحقیقات ما نشان می دهد که این مهم و موثیت بزرگی برای طراحی کار های پیش آموزشی مناسب است که مدل اطلاعات مخصوص را میسازند که از کار پایین سود میدهند. علاوه بر این، ما نتیجههای بسیار ساختار امپراتیک را برای افزایش گفتگوهای مستقیم به کار نشان میدهیم.Abstract
Laajamittaiseen korpuseen esikoulutettujen mallien lataaminen ja niiden hienosäätö tiettyihin jatkojalostustehtäviin on vähitellen muuttumassa luonnollisen kielen prosessoinnin paradigmaksi. Aiemmat tutkimukset osoittavat, että esikoulutuksen ja hienosäätövaiheen välisen jatkovaiheen käyttöönotto mallin mukauttamiseksi alakohtaiseen merkitsemättömään tietoon voi tuoda myönteisiä vaikutuksia. Suurin osa näistä jatkokoulutustöistä kuitenkin jatkaa tavanomaista esikoulutustehtävää, esimerkiksi masked language -mallia, jota voidaan pitää tiedonjakokuilun kuromiseksi toimialueen mukautuksena. Tarkasteltuamme erilaisia loppupään tehtäviä ehdotamme, että eri tehtävät saattavat tarvita myös lisäkoulutusvaihetta, jossa on asianmukaiset koulutustehtävät tehtävän muotoilun puutteen korjaamiseksi. Tämän selvittämiseksi toteutamme tutkimuksen, jolla parannetaan useita tehtävälähtöisiä dialogin jatkotehtäviä suunnittelemalla erilaisia tehtäviä jatkokoulutusvaiheessa. Kokeilu osoittaa, että eri jatko-vaiheen tehtävät suosivat erilaisia esikoulutustehtäviä, joilla on luontainen korrelaatio ja useimmat jatkokoulutustehtävät parantavat merkittävästi tiettyjä kohdetehtäviä eikä kaikkia. Tutkimuksemme osoittaa, että on erittäin tärkeää ja tehokasta suunnitella tarkoituksenmukaisia jatkokoulutustehtäviä, jotka mallintavat jatkojalostustehtäviä hyödyttävää tietoa. Lisäksi esitämme useita rakentavia empiirisiä johtopäätöksiä tehtävälähtöisen vuoropuhelun tehostamiseksi.Abstract
Le chargement de modèles pré-entraînés sur le corpus à grande échelle dans le domaine général et leur mise au point sur des tâches spécifiques en aval deviennent progressivement un paradigme dans le traitement du langage naturel. Des études antérieures ont démontré que l'introduction d'une phase de pré-formation supplémentaire entre les phases de pré-formation et de réglage fin pour adapter le modèle aux données non étiquetées spécifiques au domaine peut avoir des effets positifs. Cependant, la plupart de ces travaux de pré-formation continue simplement à exécuter la tâche de pré-formation conventionnelle, par exemple le modèle de langage masqué, qui peut être considéré comme l'adaptation de domaine pour combler le fossé de distribution des données. Après avoir observé diverses tâches en aval, nous suggérons que différentes tâches peuvent également nécessiter une phase de pré-formation supplémentaire avec des tâches de formation appropriées pour combler le fossé de formulation des tâches. Pour étudier ce point, nous menons une étude visant à améliorer plusieurs tâches en aval du dialogue axé sur les tâches en concevant diverses tâches lors de la phase de pré-formation ultérieure. L'expérience montre que différentes tâches en aval préfèrent différentes tâches de pré-formation supplémentaires, qui ont une corrélation intrinsèque et que la plupart des autres tâches de pré-formation améliorent de manière significative certaines tâches cibles plutôt que toutes. Notre enquête indique qu'il est d'une grande importance et d'une grande efficacité de concevoir d'autres tâches de pré-formation appropriées modélisant des informations spécifiques qui profitent aux tâches en aval. En outre, nous présentons de multiples conclusions empiriques constructives pour améliorer les dialogues axés sur les tâches.Abstract
De réir a chéile is paraidím i bPróiseáil Teanga Nádúrtha é samhlacha arna réamhoiliúint ar an gcorpas mórscála san fhearann ginearálta agus iad a mhionchoigeartú ar thascanna sonracha iartheachtacha. Cruthaíonn imscrúduithe roimhe seo go bhféadfadh éifeachtaí dearfacha a bheith ag baint le céim réamhoiliúint bhreise a thabhairt isteach idir na céimeanna réamhoiliúna agus mionchoigeartaithe chun an tsamhail a oiriúnú ar na sonraí neamhlipéadaithe a bhaineann go sonrach leis an bhfearann. Mar sin féin, leanann formhór na n-oibreacha réamhoiliúna breise seo leis an ngnáth-thasc réamhoiliúna, m.sh. múnla teanga folaithe, ar féidir breathnú air mar oiriúnú fearainn chun an bhearna dáileacháin sonraí a líonadh. Tar éis breathnú ar thascanna éagsúla iartheachtacha, molaimid go bhféadfadh go mbeadh céim réamhoiliúint bhreise ag teastáil ó thascanna éagsúla chomh maith le tascanna oiliúna cuí chun an bhearna i bhfoirmiú tascanna a líonadh. Chun é seo a imscrúdú, déanaimid staidéar chun feabhas a chur ar ilphlé tasc-dhírithe ar thascanna iartheachtacha trí thascanna éagsúla a dhearadh ag an gcéim réamhoiliúint bhreise. Léiríonn an turgnamh gur fearr le tascanna éagsúla iartheachtacha tascanna réamhoiliúna breise éagsúla, a bhfuil comhghaolú intreach acu agus a fheabhsaíonn an chuid is mó de na tascanna réamhoiliúna breise go suntasach spriocthascanna áirithe seachas iad uile. Léiríonn ár n-imscrúdú go bhfuil sé thar a bheith tábhachtach agus éifeachtach tascanna réamhoiliúna breise cuí a dhearadh ina múnlaítear faisnéis shonrach a théann chun sochair na dtascanna iartheachtacha. Thairis sin, cuirimid i láthair conclúidí cuiditheacha eimpíreacha chun feabhas a chur ar idirphlé tasc-dhírithe.Abstract
Loadin shiryoyin ayuka da aka yi amfani da shi gaba ɗaya kan nau'in kima mai girma a cikin duk Domen da ake amfani da su kuma yana mai tunkuɗe su a kan aikin da aka ƙayyade taskõki na ƙarƙashin, yana ƙarantacce ta zama paradigm cikin Taurar Aiki. Bayan ƙidãya ta bayani, ta gaskata cẽwa, ka introduce wani fasa na zaman mafarin da aka yi amfani da shi a tsakanin fasa na zaman yin amfani da kuma gyare-motsi kan adadin a kan danne-bayan da ba'a rubutu ba, za'a iya zo da amfani masu raƙĩ. Amma, mafi yawansu masu aiki na zaman mafarin aiki sai su iya tafiyar da aikin mai zaman shirin da aka yi wa zaman amfani, misali, misãlan misãlan harshen da aka rufe su, wanda za a yi bincike kamar gyare-adadin Domen dõmin ya sami gaura ga gafakan da za'a gaura da data. Bayan ganin aikin masu turu da mitanda, tuna shawara, ko yana son wasu aikin dabam-dabam, za'a yi amfani da wani fasa na zaman mafari da aikin mafarin mai daidai dõmin ya sami gaura da gaura na fasani. To, domin yin ƙidãya a kan wannan, munã tafiyar wani fitina wa kada mu kyautata wa zauren akwatin aiki masu da aka origina masu aiki masu yawa a downriver, kafin ka ƙayyade wasu aikin da za'a yi amfani da fasan na gaba-wa. Tafiyar da suka nuna cewa taskõkin nan dabam-duram sun fi son wasu aiki na dabam-na-zaman kõre, wanda yana da muhimmi na guda da kuma mafi yawanci ga aikin da za'a gyara taskõki masu kanana da su duka. Kayan ƙidãyinmu yana bayyana cewa muhimmi da mai amfani ne ga design taskõkin aiki masu daidai a gaba-wa-aikin da ake samu-misalin zance masu amfani da aikin na ƙari. Kayya, Munã halatar da marubuci masu samura masu ƙaranci zauren akwatin aiki masu shirya.Abstract
מטען דוגמנים מאומנים מראש על הקורפוס בקומה הגדולה בתחום הכללי ולהגדיר אותם על משימות מסוימות מתקדמות הופך באופן שלילי לפרדיגמה בתהליך השפה הטבעית. חקירות קודמות מוכיחות שההצגת שלב חדש של האימונים בין שלבי האימונים הקדמיים לבין שלבי התאמה הקדמית בכל אופן, רוב העבודות הקדמיות הללו פשוט ממשיכים לנהל את המשימה הקדמית של האימונים הקונסיונליים, למשל מודל שפה מסוכן, אשר ניתן לקרוא כמתאימת התחום כדי לגשר את הפער של פיצוי הנתונים. After observing diverse downstream tasks, we suggest that different tasks may also need a further pre-training phase with appropriate training tasks to bridge the task formulation gap. כדי לחקור את זה, אנו מבצעים מחקר לשפר דיאלוג מרובה ממוקד למשימות למטה דרך עיצוב משימות שונות בשלב ההתאימות הנוסף. הניסוי מראה שמשימות מתקדמות שונות מעדיפות משימות מתקדמות נוספות שונות, שיש להם קשר פנימי ורוב משימות מתקדמות מתקדמות משתפרות משמעותיות מסוימות במיוחד מכולם. Our investigation indicates that it is of great importance and effectiveness to design appropriate further pre-training tasks modeling specific information that benefit downstream tasks. חוץ מזה, אנחנו מציגים מספר מסקנות אמפיריות בנייתיות לשפר דיאלוגים ממוקדים למשימות.Abstract
सामान्य डोमेन में बड़े पैमाने पर कॉर्पस पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल लोड करना और उन्हें विशिष्ट डाउनस्ट्रीम कार्यों पर ठीक-ठीक ट्यूनिंग करना धीरे-धीरे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में एक प्रतिमान बन रहा है। पिछली जांच से साबित होता है कि डोमेन-विशिष्ट अनलेबल डेटा पर मॉडल को अनुकूलित करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षण और ठीक-ट्यूनिंग चरणों के बीच एक और पूर्व-प्रशिक्षण चरण शुरू करना सकारात्मक प्रभाव ला सकता है। हालांकि, इनमें से अधिकांश आगे के पूर्व-प्रशिक्षण कार्य केवल पारंपरिक पूर्व-प्रशिक्षण कार्य चलाते रहते हैं, उदाहरण के लिए, नकाबपोश भाषा मॉडल, जिसे डेटा वितरण अंतर को पाटने के लिए डोमेन अनुकूलन के रूप में माना जा सकता है। विविध डाउनस्ट्रीम कार्यों को देखने के बाद, हम सुझाव देते हैं कि विभिन्न कार्यों को कार्य सूत्रीकरण अंतर को पाटने के लिए उचित प्रशिक्षण कार्यों के साथ एक और पूर्व-प्रशिक्षण चरण की भी आवश्यकता हो सकती है। इसकी जांच करने के लिए, हम आगे के पूर्व-प्रशिक्षण चरण में विभिन्न कार्यों को डिजाइन करने के माध्यम से कई कार्य-उन्मुख संवाद डाउनस्ट्रीम कार्यों में सुधार के लिए एक अध्ययन करते हैं। प्रयोग से पता चलता है कि विभिन्न डाउनस्ट्रीम कार्य अलग-अलग पूर्व-प्रशिक्षण कार्यों को पसंद करते हैं, जिनमें आंतरिक सहसंबंध होता है और सबसे आगे के पूर्व-प्रशिक्षण कार्य सभी के बजाय कुछ लक्ष्य कार्यों में काफी सुधार करते हैं। हमारी जांच इंगित करती है कि यह उचित आगे के पूर्व-प्रशिक्षण कार्यों को डिजाइन करने के लिए बहुत महत्व और प्रभावशीलता का है जो विशिष्ट जानकारी को मॉडलिंग करते हैं जो डाउनस्ट्रीम कार्यों को लाभ पहुंचाते हैं। इसके अलावा, हम कार्य-उन्मुख संवादों को बढ़ाने के लिए कई रचनात्मक अनुभवजन्य निष्कर्ष प्रस्तुत करते हैं।Abstract
Nabavljanje modela predobučenih na velikoj skali korpusa u općem domenu i fino ih ispravljanje na određenim donjim zadacima postupno postaje paradigm a u procesu prirodnog jezika. Prethodne istrage dokazuju da će uvođenje daljnjeg faze predobuke između faza predobuke i ispravne prilagođenja model a na specifičnim podacima domena donijeti pozitivne učinke. Međutim, većina tih daljnjih predobuka samo nastavljaju raditi konvencionalni predobuku, npr. maskirani jezički model, koji se može smatrati adaptacijom domena za prekid razdoblja distribucije podataka. Nakon posmatranja različitih zadataka u skladištu, predlažemo da bi različiti zadatak mogli također trebati daljnju fazu predobučenja s odgovarajućim zadatacima obuke kako bi prekinuli prazninu formulacije zadataka. Da bi to istražili, provodili smo ispitivanje za poboljšanje višestrukog dijaloga usmjerenog na zadatke putem dizajniranja različitih zadataka na daljnjoj fazi predobuke. Eksperiment pokazuje da različiti poslovi u potpunosti preferiraju različite zadatke prije obuke, koje imaju unutrašnju korelaciju i najdalje zadatke prije obuke značajno poboljšavaju određene ciljne zadatke umjesto svih. Naša istraga ukazuje na to da je od velike važnosti i učinkovitosti dizajnirati odgovarajuće dodatne zadatke za predobuku koji modeliraju specifične informacije koje koriste niz zadatak. Osim toga, predstavljamo višestruke konstruktivne empiričke zaključke za poboljšanje dijaloga orientiranih na zadatke.Abstract
Az általános területen a nagyszabású korpuszra előre kiképzett modellek betöltése és speciális downstream feladatokra történő finomhangolása fokozatosan paradigmává válik a Természetes Nyelv Feldolgozásában. A korábbi vizsgálatok azt bizonyítják, hogy az előképzés és a finomhangolás közötti további előkészítési szakasz bevezetése pozitív hatásokkal járhat, hogy a modell a területspecifikus címke nélküli adatokhoz igazítható legyen. A továbbképzést előkészítő munkák többsége azonban csak a hagyományos előképzési feladatot futtatja, például a maszkos nyelvi modell, amely az adatforgalom hiányának áthidalására szolgáló domain adaptációnak tekinthető. A különböző downstream feladatok megfigyelését követően azt javasoljuk, hogy a különböző feladatok további képzési szakaszra is szükség lehet, megfelelő képzési feladatokkal, hogy áthidalják a feladatmegfogalmazási hiányt. Ennek vizsgálatára tanulmányt készítünk a továbbképzés előtti szakaszban különböző feladatok megtervezésével többféle feladatorientált párbeszéd javítására. A kísérlet azt mutatja, hogy a különböző továbbképzési feladatok előnyben részesítik a különböző továbbképzési feladatokat, amelyek belső összefüggésben vannak, és a legtöbb továbbképzési feladat jelentősen javítja bizonyos célfeladatokat, mint mindegyiket. Vizsgálatunk azt mutatja, hogy nagy jelentőséggel és hatékonysággal bír megfelelő továbbképzési feladatok kidolgozása olyan specifikus információk modellezése, amelyek a downstream feladatok előnyeit szolgálják. Emellett több konstruktív empirikus következtetést is bemutatunk a feladatorientált párbeszédek fokozására.Abstract
Բնական լեզվի մշակույթի մեջ նախապատրաստված մոդելներ բեռնելը ընդհանուր ոլորտում և դրանք լավագույնելը հատուկ հետագա խնդիրների վրա դառնում է պարադիգմ: Նախորդ ուսումնասիրությունները ապացուցում են, որ նախապատրաստման և բարելավման դեպքերի միջև ավելացված նախապատրաստման դեպքերի ներկայացումը, որպեսզի հարմարեցվի մոդելը բնագավառի մասնավոր տվյալների վրա, կարող է դրական ազդեցություններ բերել Այնուամենայնիվ, այս ավելին նախապատրաստվող աշխատանքներից շատերը շարունակում են կատարել ավանդական նախապատրաստվող աշխատանքը, օրինակ, ծածկված լեզվի մոդելը, որը կարելի է համարվել որպես բնագավառի ադապտացիա տվյալների բաժանման բացառության Հետո, երբ դիտարկեցինք բազմազան հետագա խնդիրներ, մենք առաջարկում ենք, որ տարբեր խնդիրները կարող են նաև կարիք ունենալ ապագա նախապատրաստ գործընթաց, որտեղ կլինեն համապատասխան ուսուցման խնդիրներ, որպեսզի հաղթահար Այս ամենի ուսումնասիրելու համար մենք մի ուսումնասիրություն ենք կատարում, որպեսզի բարելավենք բազմաթիվ խնդիրների ուղղությամբ խոսակցությունը ներքևի հատուկ խնդիրների միջոցով տարբեր խնդիրներ նախապատրաստման ժամանակ: Փորձարկումը ցույց է տալիս, որ տարբեր հետագա խնդիրները նախընտրում են տարբեր նախապատրաստ խնդիրներ, որոնք ունեն ներքին հաղորդակցվածություն և ավելի շատ նախապատրաստ խնդիրներ, որոնք նշանակալի բարելավում են որոշ նպատակային Մեր հետազոտությունը ցույց է տալիս, որ մեծ կարևորություն և արդյունավետություն ունի նախապատրաստել համապատասխան նախապատրաստ հանձնարարություններ, որոնք ձևավորում են հատուկ տեղեկատվություն, որը օգտագործում է հետագա Ավելին, մենք ներկայացնում ենք բազմաթիվ կառուցվածքային էմպրիկական եզրակացություններ, որպեսզի բարելավենք խնդիրներին ուղղությամբ խոսակցությունները:Abstract
Loading models pre-trained on the large-scale corpus in the general domain and fine-tuning them on specific downstream tasks is gradually becoming a paradigm in Natural Language Processing. Investigasi sebelumnya membuktikan bahwa memperkenalkan fase pra-pelatihan selanjutnya antara fase pra-pelatihan dan fine-tuning untuk mengadaptasi model pada data tidak berlebihan spesifik domain dapat membawa efek positif. Namun, kebanyakan pekerjaan prapelatihan lanjut ini hanya terus menjalankan tugas prapelatihan konvensional, misalnya model bahasa bertopeng, yang dapat dianggap sebagai adaptasi domain untuk memecahkan ruang distribusi data. Setelah mengamati berbagai tugas turun, kami menyarankan bahwa tugas berbeda juga mungkin membutuhkan fase prapelatihan lanjut dengan tugas pelatihan yang sesuai untuk memecahkan ruang formulasi tugas. Untuk menyelidiki hal ini, kami melakukan sebuah studi untuk meningkatkan dialog berbagai tugas-orientasi ke bawah tugas melalui merancang berbagai tugas di fase pra-pelatihan selanjutnya. Eksperimen menunjukkan bahwa tugas turun berbeda memilih tugas pra-pelatihan yang berbeda lebih lanjut, yang memiliki korelasi intrinsik dan kebanyakan tugas pra-pelatihan lebih lanjut meningkatkan dengan signifikan tugas sasaran tertentu daripada semua. Penyelidikan kami menunjukkan bahwa penting dan efisiensi besar untuk merancang tugas pra-pelatihan yang sesuai untuk memmodelir informasi spesifik yang berguna tugas turun. Selain itu, kami mempersembahkan beberapa kesimpulan empirik konstruktif untuk meningkatkan dialog orientasi tugas.Abstract
Caricare modelli pre-addestrati sul corpus su larga scala nel dominio generale e regolarli su specifiche attività a valle sta gradualmente diventando un paradigma nel Natural Language Processing. Ricerche precedenti dimostrano che l'introduzione di un'ulteriore fase di pre-formazione tra fasi pre-formazione e fine-tuning per adattare il modello ai dati non etichettati specifici del settore può portare effetti positivi. Tuttavia, la maggior parte di questi lavori di pre-formazione continua a svolgere il compito di pre-formazione convenzionale, ad esempio il modello di linguaggio mascherato, che può essere considerato come l'adattamento del dominio per colmare il divario di distribuzione dei dati. Dopo aver osservato diversi compiti a valle, suggeriamo che diversi compiti potrebbero anche richiedere un'ulteriore fase di pre-formazione con compiti di formazione appropriati per colmare il divario nella formulazione dei compiti. Per indagare questo, eseguiamo uno studio per migliorare più task-oriented dialoghi downstream attraverso la progettazione di vari compiti nella fase successiva di pre-formazione. L'esperimento dimostra che diversi compiti a valle preferiscono diversi compiti di pre-formazione supplementare, che hanno una correlazione intrinseca e la maggior parte dei compiti di pre-formazione continua migliora significativamente determinati compiti target piuttosto che tutti. La nostra indagine indica che è di grande importanza ed efficacia progettare ulteriori attività di pre-formazione adeguate modellando informazioni specifiche che avvantaggiano attività a valle. Inoltre, presentiamo molteplici conclusioni empiriche costruttive per migliorare i dialoghi orientati ai compiti.Abstract
一般的な領域の大規模コーパスで事前にトレーニングされたモデルを読み込み、特定の下流タスクで微調整することは、自然言語処理のパラダイムになりつつあります。 以前の調査は、ドメイン固有のラベル付けされていないデータにモデルを適応させるために、事前トレーニングと微調整フェーズの間にさらなる事前トレーニングフェーズを導入することで、肯定的な効果をもたらすことができることを証明しています。 しかしながら、これらのさらなる事前トレーニング作業のほとんどは、従来の事前トレーニングタスク、例えば、データ配布ギャップを埋めるためのドメイン適応と見なすことができるマスクされた言語モデルを実行し続けるだけである。 さまざまな下流タスクを観察した後、異なるタスクには、タスクの策定ギャップを埋めるための適切なトレーニングタスクを備えたさらなる事前トレーニングフェーズも必要になるかもしれないことを提案します。 これを調査するために、トレーニング前の段階でさまざまなタスクを設計することにより、複数のタスク指向の対話の下流タスクを改善するための研究を実施します。 この実験は、異なる下流タスクが、本質的な相関を有する異なるさらなる事前トレーニングタスクを好み、最も詳細な事前トレーニングタスクは、すべてではなく特定のターゲットタスクを有意に改善することを示す。 当社の調査によると、下流のタスクに役立つ特定の情報をモデル化する適切な事前トレーニングタスクを設計することは、非常に重要で効果的であることが示されています。 さらに、タスク指向の対話を強化するために、複数の建設的な経験的結論を提示します。Abstract
Reading modes before-cared on the big-scale corus in the General domain and Fine-tuning their on special downtream tasks is Gradcally being a paraibm in Human Language Progressing. previous istrations show that Intrusting a additional before-Learning phase politenessoffpolite"), and when there is a change ("assertivepoliteness Awakdhéwé nglanggar aturan pilihan downtream, kita suggerne kuwi, nggawe ngubah tindang gak nggawe barang langkung wigat kudu nggawe ngubah bantuan bantuan surat. Ombudhakan nggunakake iki, kita tapi nggawe mulai kanggo nyenggawe nggawe task-Orienten dialog downtream tasks Where Awakdhéwé resmi punika dipoleh nggawe barang nggawe barang nggawe barang nggawe barang nggawe barang nggawe layang-takang nggawe informasi sing nyimpen winih dhéwé operasi sing nyimpen tur angel. politenessoffpolite"), and when there is a change ("assertiveAbstract
მოდელების ჩატვირთვა, რომლებიც უფრო დიდი მაგალითი კორპუსში დაატვირთვა და განსხვავება განსაკუთრებული ქვემოსტრემის დავალებისთვის პროცესის პროცესის პარადიგმის გახდება. წინა პასუხების შესახებ, რომ მოდელი სპეციფიკალური მონაცემების განსაზღვრებული მონაცემების შესახებ პროცემეტური ექსპეციფიკალური მონაცემების განსაზღვრება შესაძლებელია. მაგრამ, უფრო მეტი ამ უფრო მეტი წინ განაცემების მუშაობაში მხოლოდ კონტრაციონალური წინ განაცემების მუშაობა, მაგალითად მაქსიკური ენის მოდელი, რომელიც შეიძლება იყოს შემდეგ განსხვავებული კონტრომენტის დავახედავთ, ჩვენ გვეძებნა, რომ განსხვავებული დავალებები შეიძლება ასევე უნდა იჭირდება დამატებული კონტრომენტის ფეზა, რომელიც სწორად განსწავ ამის შესახებ, ჩვენ გავაკეთებთ სწავლობა რამდენიმე საქმე დავაკეთებული დიალოგის უფრო მეტი დავაკეთებული დავაკეთება განსხვავებული რამდენიმე დავაკეთებული დავაკეთება მეტი საქ ექსპერიმენტი აჩვენებს, რომ განსხვავებული კონტრომენტური დავალებები უფრო მეტი კონტრომენტური დავალებები, რომლებიც აქვს ინტერესური კორელეცია და უფრო მეტი კონტრომენტური ჩვენი განსხვავება იგივეა, რომ ეს ძალიან მნიშვნელოვანია და ეფექტიურია დააყენება სხვა უფრო მეტად განსხვავებული საქმედები, რომლებიც სპექტიკური ინფორმაცია დამატებით, ჩვენ მრავალ კონტრუქტურური ემპრიკალური გადაწყვეტილებების შესაძლებლობად დავიწყებთ დავამუშავებელი დიალოგიები.Abstract
Жалпы домендегі үлкен масштабтағы корпус үлгілерін жүктеу және оларды нақты төмендету тапсырмаларында тәртіпті баптау - Тәуелді тіл процессінде парадигм болады. Алдыңғы зерттеулері доменге келтірілмеген деректердің үлгісін өзгерту үшін алдыңғы оқыту және жақсы баптау этаптарының арасындағы алдыңғы оқыту этапын келтіруге болады. Бірақ олардың көпшілігі бұл алдыңғы оқыту тапсырмасын әдеттегі алдыңғы оқыту тапсырмасын жұмыс істейді, мысалы, деректерді үлестіру аралығын көшірмелеу үшін доменге қолдану үші Төменгі тапсырмаларды бақылап тұрғаннан кейін, біз басқа тапсырмаларды басқа оқыту кезінде тапсырмалардың формулациялау аралығын көшірмелеу үшін керек оқыту тапсырмаларды қолдану ке Бұны зерттеу үшін біз бірнеше тапсырмалар бағытталған диалогты жақсарту үшін бірнеше тапсырмаларды өзгерту үшін зерттеуді істедік. Эсперименттің түрлі төмендету тапсырмалары басқа алдыңғы оқыту тапсырмаларын таңдайды, олардың ішкі қатынасы және алдыңғы оқыту тапсырмаларының көбірек мақсатты тапсырмаларын бірнеше жақсы Біздің зерттеулеріміз, тапсырмаларды бағыттау үшін өзгертілген алдын- оқыту тапсырмаларын құрастыру үшін көп маңызды және әсер етікті дегенді көрсетеді. Кейін біз тапсырма бағытталған диалогтарды көтеру үшін бірнеше конструктивалық эмпирикалық нәтижелерді таңдаймыз.Abstract
일반 분야의 대규모 어료 라이브러리에 미리 훈련된 모델을 탑재하고 특정한 하류 임무에서 이를 미세하게 조정하는 것이 자연 언어 처리의 모범이 되고 있다.이전의 연구에 의하면 예비 훈련과 마이크로 조정 단계 사이에 진일보한 예비 훈련 단계를 도입하여 모델이 특정 분야의 미표기 데이터에 적응하도록 하면 적극적인 효과를 가져올 수 있다는 것이 증명되었다.그러나 이러한 진일보한 예훈련 작업은 대부분이 전통적인 예훈련 임무를 계속 수행하는 것일 뿐이다. 예를 들어 복면 언어 모델은 데이터 분포 격차를 보완하는 분야의 적응으로 볼 수 있다.서로 다른 하류 임무를 관찰한 후에 우리는 서로 다른 임무는 교육 전 단계와 적당한 교육 임무를 더 많이 해서 임무 제정의 격차를 메워야 한다고 건의한다.이 점을 연구하기 위해 우리는 연구를 전개했다. 진일보한 교육 전 단계에서 각종 임무를 설계하여 다중 임무 가이드의 대화 하류 임무를 개선했다.실험에 의하면 서로 다른 하류 임무는 서로 다른 진일보한 예훈련 임무를 선호한다. 이런 임무는 내재적인 관련성을 가지고 대부분 진일보한 예훈련 임무는 모든 목표 임무가 아니라 일부 목표 임무를 현저하게 개선했다.우리의 조사에 의하면 적당한 진일보한 교육 전 임무를 설계하고 하류 임무에 유리한 특정한 정보를 모델링하는 것은 매우 중요하고 효과적인 것이다.그 밖에 우리는 임무지향 대화를 강화하기 위해 여러 가지 건설적인 실증 결론을 제시했다.Abstract
Paprastai tampa gamtos kalbų apdorojimo pavyzdžiu įkelti iš anksto parengtus didelio masto korpuso modelius bendroje srityje ir juos patobulinti konkrečiomis tolesnėmis užduotimis. Ankstesni tyrimai rodo, kad tolesnio parengiamojo mokymo etapo tarp parengiamojo mokymo ir tobulinimo etapų, siekiant pritaikyti model į prie konkrečiai sričiai nepripažintų duomenų, įdiegimas gali turėti teigiamą poveikį. Tačiau dauguma šių tolesnių parengiamojo mokymo darbų tęsia įprastinę parengiamojo mokymo užduotį, pvz., paslėptą kalbos model į, kuris gali būti laikomas srities pritaikymu siekiant užkirsti kelią duomenų platinimo spragai. Atlikus įvairias tolesnes užduotis, siūlome, kad skirtingoms užduotims taip pat gali prireikti tolesnio parengiamojo mokymo etapo, kuriame būtų atliekamos atitinkamos mokymo užduotys užduočių formavimo spragai pašalinti. Norėdami ištirti šį klausimą, atliekame tyrimą, kuriuo siekiama pagerinti daugialypį į užduotis orientuotą dialogą tolesnėse užduotyse, rengiant įvairias užduotis tolesniame parengiamojo mokymo etape. The experiment shows that different downstream tasks prefer different further pre-training tasks, which have intrinsic correlation and most further pre-training tasks significantly improve certain target tasks rather than all. Our investigation indicates that it is of great importance and effectiveness to design appropriate further pre-training tasks modeling specific information that benefit downstream tasks. Be to, pateiksime keletą konstruktyvių empirinių išvadų siekiant sustiprinti į užduotis orientuotus dialogus.Abstract
Вчитувањето на модели предобучени на големиот корпус во генералниот домен и нивното подобрување на специфичните задачи на потекло постепено станува парадигма во процесот на природен јазик. Претходните истраги докажуваат дека воведувањето на понатамошна фаза на предобука помеѓу фазите на предобука и финетизирање за адаптација на моделот на податоците кои не се одбележани кон доменот може да донесе позитивни ефекти. Сепак, повеќето од овие понатамошни предобукни дела продолжуваат да ја спроведуваат конвенционалната предобукна задача, на пример маскираниот јазички модел, кој може да се смета за адаптација на доменот за преминување на празнината во дистрибуцијата на податоците. По набљудувањето на различните понатамошни задачи, предлагаме дека на различните задачи, исто така, може да им треба понатамошна фаза на предобука со соодветни задачи за обука за преминување на празнината во формулацијата на задачите. За да го испитаме ова, спроведуваме студија за подобрување на повеќето задачи-ориентирани дијалози надвор од задачите преку дизајнирање на различни задачи во понатамошната фаза на предобука. Експериментот покажува дека различните понатамошни задачи преферираат различни понатамошни задачи за предобука, кои имаат внатрешна корелација и повеќето понатамошни задачи за предобука значително подобруваат одредени задачи на целта наместо сите. Нашата истрага покажува дека е од голема важност и ефикасност да се дизајнираат соодветни понатамошни задачи за предобука моделирајќи специфични информации кои имаат корист од понатамошните задачи. Besides, we present multiple constructive empirical conclusions for enhancing task-oriented dialogues.Abstract
പൊതുവായ ഡൊമെയിനിലെ വലിയ സ്കേള് കോര്പ്സില് മുമ്പ് പരിശീലനം ലഭ്യമാക്കുന്ന മോഡലുകള് ലോഡ് ചെയ്യുന്നു. പ്രത്യേകിച്ച് നദിയിലെ ജോലികളില് മുമ്പുള്ള അന്വേഷണങ്ങള് തെളിയിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു, മുന്നില് പരിശീലിക്കുന്നതിനും മുന്പ് പരിശീലിക്കുന്നതിനുമിടയില് എന്നാലും ഇതിനുമുമ്പുള്ള പരിശീലനത്തിന്റെ മിക്കവേറെ പ്രവര്ത്തനങ്ങള് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നുണ്ട്. അതിനാല് മുഖം മുഖം ഭാഷ മോഡല് നടത്തുന്നു. ഡേറ്റാ വ്യത്യസ്ത പ്രവര്ത്തനങ്ങള് കാണുന്നതിനു ശേഷം, വ്യത്യസ്ത ജോലികള്ക്കും വേറെയൊരു പരിശീലനത്തിനു മുന്പ് പരിശീലിക്കുന്ന പരിശീലിക്ക ഇതിനെ അന്വേഷിക്കാന്, നമ്മള് ഒരു പഠനം നടത്തുന്നു, കൂടുതല് പരിശീലിക്കുന്ന പ്രോഗ്രേനിസ്ഥാനത്തില് പല ജോലികളും മുന്കൂട്ടിയുള് പരീക്ഷണം കാണിച്ചു കൊണ്ടിരിക്കുന്നു വ്യത്യസ്ത ത നദിയിലെ വ്യത്യസ്ത ജോലികള് വ്യത്യസ്ത പരിശീലിക്കുന്നത്, അതില് ഉള്ളിലെ ബന്ധമുണ്ട്. അതി നമ്മുടെ അന്വേഷണം കാണിക്കുന്നത് നദിയിലെ ജോലികള്ക്ക് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന വിവരങ്ങള് നിര്ണ്ണയിക്കുന്നതിന് വളരെ പ്രധ കൂടാതെ, ജോലിയുടെ മുന്ഗണന സംസാരത്തിന് വേണ്ടി നമ്മള് പല സൃഷ്ടിക്കുന്ന ശാസ്ത്രത്തിന്റെ അവസാനം കൊണ്ടAbstract
Эдгээр загваруудыг нийтлэг хэмжээнд сургалтын өмнө сургалтын загваруудыг ачааллаад, тэднийг тодорхой доорх үйл ажиллагаанд сайжруулах нь Байгалийн хэл процессийн парадигм болж байна. Өмнөх судалгааны шалгалт нь урд сургалтын болон сайхан цэвэрлэх хэмжээний хоорондох дасгал дасгал дасгал дасгал дасгал дасгал дасгал хөгжүүлэх хэмжээсүүдийг тодорхойлж чадна. Гэхдээ эдгээр илүү урд суралцах үйл ажиллагааны ихэнх нь өгөгдлийн хуваарилалтын ялгааг нэмэгдүүлэх хэл загвар юм. Бид өөр олон давхар үйл ажиллагааг ажигласны дараа өөр үйл ажиллагаануудыг давхар суралцах үйл ажиллагааны хоорондоо тусгах боломжтой болгон давхар суралцах үйл ажиллагааны давхар шаардлагатай бай Үүнийг судалгаан хийхэд бид олон ажлын ориентиролт диалогын ажлыг сайжруулахын тулд олон ажлын ажлыг дамжуулахын тулд судалгаа хийсэн. Энэ туршилт нь олон доорх үйл ажиллагаанууд бүгдээс илүү олон дасгал суралцах үйл ажиллагааг илүүтэй болгодог гэдгийг харуулж байна. Бидний судалгааны ажлыг бууруулах хэрэгтэй тодорхой мэдээллийг загварчлах даалгаварын өмнө сургалтын даалгавар бүтээх нь маш чухал болон үр дүнтэй гэдгийг харуулдаг. Үүнээс гадна бид ажил дээр ориентирогдсон диалогуудыг нэмэгдүүлэхэд олон бүтээлч эзэмшигтэй шийдвэр гаргадаг.Abstract
Loading models pre-trained on the large-scale corpus in the general domain and fine-tuning them on specific downstream tasks is gradually becoming a paradigm in Natural Language Processing. Penyelidikan terdahulu membuktikan bahawa memperkenalkan fasa praselatihan lebih lanjut antara fasa praselatihan dan penyesuaian lebih baik untuk menyesuaikan model pada data tidak berlebihan spesifik domain boleh membawa kesan positif. Bagaimanapun, kebanyakan kerja praselatihan lanjut ini hanya terus menjalankan tugas praselatihan konvensional, cth., model bahasa bertopeng, yang boleh dianggap sebagai penyesuaian domain untuk menyelesaikan ruang distribusi data. Selepas memerhatikan tugas berbagai-bagai turun, kami cadangkan tugas yang berbeza mungkin juga memerlukan fase praselatihan lanjut dengan tugas latihan yang sesuai untuk menyelesaikan ruang formulasi tugas. To investigate this, we carry out a study for improving multiple task-oriented dialogue downstream tasks through designing various tasks at the further pre-training phase. Eksperimen menunjukkan bahawa tugas turun berbeza lebih suka tugas pratelatihan lanjut berbeza, yang mempunyai korelasi dalaman dan kebanyakan tugas pratelatihan lanjut meningkatkan tugas sasaran tertentu secara signifikan daripada semua. Penyelidikan kami menunjukkan bahawa ia adalah penting dan efisiensi besar untuk merancang tugas pratelatihan yang sesuai lebih lanjut memmodelkan maklumat khusus yang berguna tugas turun. Selain itu, kami mempersembahkan kesimpulan empirik berbilang konstruktif untuk meningkatkan dialog oriented tugas.Abstract
It-tagħbija ta’ mudelli mħarrġa minn qabel fuq il-korpus fuq skala kbira fid-dominju ġenerali u l-irfinar tagħhom fuq kompiti speċifiċi downstream qed gradwalment issir paradigma fl-Ipproċessar tal-Lingwi Naturali. Investigazzjonijiet pre ċedenti juru li l-introduzzjoni ta’ fażi ulterjuri ta’ qabel it-taħriġ bejn fażijiet ta’ qabel it-taħriġ u fażijiet ta’ rfinar biex jiġi adattat il-mudell fuq id-dejta mhux immarkata speċifika għad-dominju tista’ twassal għal effetti pożittivi. Madankollu, il-biċċa l-kbira ta’ dawn ix-xogħlijiet ta’ qabel it-taħriġ ikomplu jwettqu l-kompitu konvenzjonali ta’ qabel it-taħriġ, pereżempju mudell lingwistiku maskrat, li jista’ jitqies bħala l-adattament tad-dominju biex jitnaqqas id-distakk fid-distribuzzjoni tad-dejta. Wara l-osservazzjoni ta’ diversi kompiti downstream, nissuġġerixxu li kompiti differenti jistgħu jeħtieġu wkoll fażi ta’ qabel it-taħriġ ulterjuri b’kompiti ta’ taħriġ xierqa biex jitnaqqas id-distakk fil-formulazzjoni tal-kompiti. Biex ninvestigaw dan, nagħmlu studju għat-titjib ta’ diversi kompiti ta’ djalogu orjentat lejn il-kompiti downstream permezz tat-tfassil ta’ diversi kompiti fil-fażi ta’ qabel it-taħriġ ulterjuri. The experiment shows that different downstream tasks prefer different further pre-training tasks, which have intrinsic correlation and most further pre-training tasks significantly improve certain target tasks rather than all. L-investigazzjoni tagħna tindika li huwa ta’ importanza u effettività kbira li jitfasslu kompiti xierqa ta’ qabel it-taħriġ li jimmudellaw informazzjoni speċifika li tibbenefika minn kompiti downstream. Barra minn hekk, qed nippreżentaw diversi konklużjonijiet empiriċi kostruttivi għat-tisħiħ tad-djalogi orjentati lejn ix-xogħol.Abstract
Het laden van modellen die vooraf getraind zijn op het grootschalige corpus in het algemene domein en het finetunen ervan op specifieke downstreamtaken wordt geleidelijk een paradigma in Natural Language Processing. Uit eerdere onderzoeken blijkt dat het invoeren van een verdere pre-training fase tussen pre-training en fine-tuning fase om het model aan te passen op de domeinspecifieke niet-gelabelde data positieve effecten kan hebben. De meeste van deze verdere pre-training werken blijven echter gewoon doorgaan met de conventionele pre-training taak, bijvoorbeeld het gemaskerde taalmodel, dat kan worden beschouwd als de domeinaanpassing om de datadistributie kloof te overbruggen. Na het observeren van diverse downstream taken, stellen we voor dat verschillende taken ook een verdere pre-training fase nodig hebben met passende trainingstaken om de taakformuleringskloof te overbruggen. Om dit te onderzoeken, voeren we een studie uit om meerdere taakgerichte dialoog downstream taken te verbeteren door verschillende taken in de verdere voorbereidingsfase te ontwerpen. Uit het experiment blijkt dat verschillende downstreamtaken de voorkeur geven aan verschillende verdere pre-training taken, die intrinsieke correlatie hebben en dat de meeste verdere pre-training taken bepaalde doeltaken aanzienlijk verbeteren in plaats van alle. Uit ons onderzoek blijkt dat het van groot belang en effectiviteit is om passende vervolgtrainingstaken te ontwerpen die specifieke informatie modelleren die ten goede komt aan downstreamtaken. Daarnaast presenteren we meerdere constructieve empirische conclusies voor het verbeteren van taakgerichte dialogen.Abstract
Lastar modeller som er forelært på den store skala korpusen i den generelle domenet og finne oppsett av dei på spesifikke nedstrekkoppgåver blir gradvis paradigm i naturspråkshandlinga. Førre undersøkingar viser at innføring av ein fleire føreøvingsfase mellom føreøvingsfasar og finnstillingsfasar for å tilpassa modellen på domenespesifikke ubeabelte data kan føra til positiv effektar. Dei fleste av desse fleire føreøvinga arbeider imidlertid bare fortsett å køyra den konvensjonelle føreøvingsoppgåva, f.eks. maskerte språk-modellen, som kan verta kalla som domenetilpassasjonen for å bryta datafordelingsavstanden. Etter å sjå forskjellige nedtrekkoppgåver, tyder vi at forskjellige oppgåver kan også trenga ei fleire føreøvingsfase med tilpassande oppgåver for å bryta oppgåveformasjonsfeil. For å undersøke dette, utfører vi ein studie for å forbetra fleire oppgåver-orientert dialogvindauge nedtrekkoppgåver gjennom å designa ulike oppgåver i den fleire føreøvingsfasen. Eksperimentet viser at forskjellige nedtrekkoppgåver fører forskjellige føreøvingsoppgåver, som har innenfor korrelasjon og mest meir føreøvingsoppgåver, er betydelig forbetra nokre måloppgåver i staden for alle. Vårt undersøking tyder på at det er veldig viktig og effektivt å utforma tilgjengelege fleire føreundersøkingsoppgåver som modeller spesifikke informasjon som forbetrar nedstrekkoppgåver. I tillegg presenterer vi fleire konstruktive empiriske konklusjonar for å forbetra dialogar med oppgåver orientert.Abstract
Ładowanie modeli wstępnie przeszkolonych na dużą skalę korpusu w domenie ogólnej i dostosowywanie ich do konkretnych zadań kolejnych stopniowo staje się paradygmatem w przetwarzaniu języka naturalnego. Wcześniejsze badania wykazują, że wprowadzenie dalszej fazy przedszkoleniowej między fazą przedszkoleniową a fazą dostosowywania modelu do danych nieoznakowanych dla danych domeny może przynieść pozytywne efekty. Jednak większość z tych dalszych prac przedszkoleniowych kontynuuje konwencjonalne zadanie przedszkoleniowe, np. maskowany model języka, który można uznać za adaptację domeny w celu wypełnienia luki w dystrybucji danych. Po obserwowaniu różnych zadań kolejnych sugerujemy, że różne zadania mogą również wymagać dalszej fazy przedszkoleniowej z odpowiednimi zadaniami szkoleniowymi, aby wyeliminować lukę w formułowaniu zadań. Aby to zbadać, przeprowadzamy badanie mające na celu poprawę wielu zadań dialogu zorientowanego na dalsze zadania poprzez projektowanie różnych zadań na fazie dalszego przedszkolenia. Eksperyment pokazuje, że różne dalsze zadania preferują różne zadania przedszkoleniowe, które mają wewnętrzną korelację, a większość dalszych zadań przedszkoleniowych znacznie poprawia niektóre zadania docelowe, a nie wszystkie. Nasze badanie wskazuje, że bardzo ważne i skuteczne jest zaprojektowanie odpowiednich dalszych zadań przedszkoleniowych modelowanie konkretnych informacji, które korzystają z dalszych zadań. Ponadto przedstawiamy wiele konstruktywnych wniosków empirycznych dla wzmocnienia dialogu zorientowanego na zadania.Abstract
Carregar modelos pré-treinados no corpus de larga escala no domínio geral e ajustá-los em tarefas específicas de downstream está gradualmente se tornando um paradigma no Processamento de Linguagem Natural. Investigações anteriores provam que a introdução de uma fase de pré-treinamento adicional entre as fases de pré-treinamento e ajuste fino para adaptar o modelo aos dados não rotulados específicos do domínio pode trazer efeitos positivos. No entanto, a maioria desses trabalhos de pré-treinamento continua executando a tarefa convencional de pré-treinamento, por exemplo, modelo de linguagem mascarado, que pode ser considerado como a adaptação de domínio para preencher a lacuna de distribuição de dados. Depois de observar diversas tarefas a jusante, sugerimos que diferentes tarefas também podem precisar de uma fase de pré-treinamento adicional com tarefas de treinamento apropriadas para preencher a lacuna de formulação de tarefas. Para investigar isso, realizamos um estudo para melhorar as tarefas posteriores de diálogo orientado a várias tarefas, projetando várias tarefas na fase posterior de pré-treinamento. O experimento mostra que diferentes tarefas de downstream preferem tarefas de pré-treinamento diferentes, que têm correlação intrínseca e a maioria das tarefas de pré-treinamento melhoram significativamente certas tarefas-alvo em vez de todas. Nossa investigação indica que é de grande importância e eficácia projetar outras tarefas de pré-treinamento adequadas, modelando informações específicas que beneficiem as tarefas posteriores. Além disso, apresentamos várias conclusões empíricas construtivas para aprimorar os diálogos orientados para a tarefa.Abstract
Încărcarea modelelor pre-instruite pe corpul la scară largă în domeniul general și reglarea lor fină pe sarcini specifice din aval devine treptat o paradigmă în procesarea limbajului natural. Anchetele anterioare demonstrează că introducerea unei etape suplimentare de pre-formare între fazele de pre-formare și de reglare fină pentru adaptarea modelului la datele fără etichete specifice domeniului poate aduce efecte pozitive. Cu toate acestea, majoritatea acestor lucrări de pre-formare continuă să execute sarcina convențională de pre-formare, de exemplu, modelul limbajului mascat, care poate fi considerat adaptarea domeniului pentru a elimina decalajul distribuției datelor. După observarea diverselor sarcini în aval, sugerăm că diferitele sarcini ar putea necesita, de asemenea, o etapă de pre-formare suplimentară cu sarcini de formare adecvate pentru a elimina decalajul de formulare a sarcinilor. Pentru a investiga acest lucru, realizăm un studiu pentru îmbunătățirea dialogului multiplu orientat spre sarcini în aval prin proiectarea diferitelor sarcini în faza de pre-formare ulterioară. Experimentul arată că diferitele sarcini din aval preferă sarcini de pre-formare suplimentare diferite, care au o corelație intrinsecă și majoritatea sarcinilor de pre-formare suplimentare îmbunătățesc semnificativ anumite sarcini țintă, mai degrabă decât toate. Investigația noastră indică faptul că este de mare importanță și eficiență să concepem sarcini de pre-formare adecvate, modelând informații specifice care să beneficieze de sarcini din aval. În plus, prezentăm mai multe concluzii empirice constructive pentru consolidarea dialogurilor orientate spre sarcini.Abstract
Загрузка моделей, предварительно обученных на крупномасштабном корпусе в общей области и их доработка по конкретным последующим задачам постепенно становится парадигмой в обработке естественного языка. Предыдущие исследования доказывают, что введение дополнительного этапа предварительного обучения между этапами предварительного обучения и тонкой настройки для адаптации модели к немеченым данным, относящимся к конкретной области, может принести положительные результаты. Тем не менее, большинство из этих дополнительных предварительных обучающих работ просто продолжают выполнять обычную задачу предварительного обучения, например, модель скрытого языка, которая может рассматриваться как адаптация домена для устранения разрыва в распределении данных. Наблюдая за выполнением различных последующих задач, мы предполагаем, что различные задачи также могут нуждаться в дополнительном этапе предварительного обучения с соответствующими обучающими задачами для устранения пробелов в формулировании задач. Чтобы исследовать это, мы проводим исследование для улучшения нескольких задач-ориентированного диалога ниже по потоку задач путем разработки различных задач на последующем этапе предварительного обучения. Эксперимент показывает, что различные последующие задачи предпочитают разные дальнейшие задачи предварительного обучения, которые имеют внутреннюю корреляцию, и большинство дальнейших задач предварительного обучения значительно улучшают определенные целевые задачи, а не все. Наше исследование показывает, что очень важно и эффективно разрабатывать соответствующие дальнейшие задачи предварительного обучения, моделируя конкретную информацию, которая приносит пользу последующим задачам. Кроме того, мы представляем многочисленные конструктивные эмпирические выводы для улучшения ориентированных на решение конкретных задач диалогов.Abstract
සාමාන්ය භාෂාව ප්රවේශනයේ ලොකු ස්කේල් කොර්පස් වල ප්රධානය කරපු මොඩේල් ලෝඩ් කරනවා සහ සාමාන්ය භාෂාව ප්රවේශනයේ විශේ මුලින් පරීක්ෂණය සාක්ෂා කරන්න පුළුවන් විදිහට ප්රශ්නයක් තියෙන්නේ ප්රශ්නයක් සහ හිත් ප්රශ්නයක් අතර ප්රශ්නයක් අතර නමුත්, මේ විශාල ප්රීක්ෂණාවේ ගොඩක් ප්රීක්ෂණා වැඩ කරන්නේ සාමාන්ය ප්රීක්ෂණාවක් වැඩ කරන්න, උදාහරණයෙන්, මස්ක්රීඩ් භාෂ විවිදිහට පස්සේ විවිදිහට පස්සේ අපි ප්රශ්නයක් කරනවා වෙනස් වැඩ කරන්න පුළුවන් වෙනස් වැඩ කරන්න පුළුවන් විදිහට පස්සේ ප්රශ මේක පරීක්ෂණය කරන්න, අපි වෙනස් වැඩක් ප්රශ්නයක් විදිහට ප්රශ්නයක් තියෙන්නේ විදිහට ප්රශ්නයක් තියෙන්නේ විදිහට ප පරීක්ෂණය පෙන්වන්නේ විවිදිහට පරීක්ෂණ වැඩක් වෙනස් පරීක්ෂණ වැඩක් වඩා වෙනස් පරීක්ෂණ වැඩක් වඩා ප්රශ්නය කරනවා කියලා, ඒ අපේ පරීක්ෂණය පෙන්වන්නේ ඒක ගොඩක් වැදගත් සහ හැකියාවක් නිර්මාණය කරන්න පුළුවන් විශේෂ විශේෂ තොරතුරු සැල ඒ වගේම, අපි ගොඩක් නිර්මාණික අවස්ථාවක් තියෙන්නේ වැඩි වැඩි සංවාදයක් වැඩි කරන්න.Abstract
Nalaganje modelov, ki so bili predhodno usposobljeni za obsežni korpus na splošni področju, in njihovo natančno prilagajanje določenih nadaljnjih nalog postopoma postaja paradigma v obdelavi naravnega jezika. Prejšnje preiskave dokazujejo, da lahko uvedba nadaljnje faze predusposabljanja med fazami predusposabljanja in fazami finega uravnavanja za prilagoditev modela na področju neoznačenih podatkov, specifičnih za področje, prinese pozitivne učinke. Vendar pa večina teh nadaljnjih predusposabljanj še naprej izvaja običajno predusposabljanje, npr. maskirani jezikovni model, ki ga je mogoče obravnavati kot prilagoditev domene za premostitev vrzeli v porazdelitvi podatkov. Po opazovanju različnih nadaljnjih nalog predlagamo, da bi lahko različne naloge potrebovale tudi nadaljnjo fazo predusposabljanja z ustreznimi nalogami usposabljanja za premostitev vrzeli pri oblikovanju nalog. Za raziskavo tega smo izvedli študijo za izboljšanje več nalog usmerjenega dialoga v nadaljnji fazi predusposabljanja z oblikovanjem različnih nalog. Poskus je pokazal, da imajo različne nadaljnje naloge raje različne nadaljnje naloge pred usposabljanjem, ki imajo notranjo povezavo, večina nadaljnjih nalog pred usposabljanjem pa bistveno izboljšuje nekatere ciljne naloge in ne vse. Naša raziskava kaže, da je zelo pomembno in učinkovito oblikovati ustrezne nadaljnje naloge pred usposabljanjem, ki modelirajo specifične informacije, ki koristijo nadaljnjim nalogam. Poleg tega predstavljamo več konstruktivnih empiričnih zaključkov za krepitev dialogov, usmerjenih v naloge.Abstract
Goobaha guud ee gudaha hoose ku yaala oo lagu barto qaab horay ah oo lagu tababariyey midibo-horaadka ah, waxaana si gaar ah u bedelanayaa hawlaha hoose-durka lagu sameeyo, si gaar ah ayaa loogu beddelaa jardiinada afka asalka ah. Baaritaanka hore waxay caddeysaa in fasalka waxbarashada ka horeysa lagu soo bandhigi karo fasaxa waxbarashada iyo tababarka hore si uu u beddelo modellka macluumaadka gaarka ah oo aan la shaqeyn karin uu faa'iido positive ah u keeni karo. Si kastaba ha ahaatee qaarkood oo ka mid ah shaqada waxbarashada horumarinta ayaa sii soconaya shaqada waxbarashada, tusaale ahaan modelka afka maskaxda, taas oo looga xisaabin karo in lagu qalbi jebiyo iskuulka macluumaadka. After observing diverse downstream tasks, we suggest that different tasks may also need a further pre-training phase with appropriate training tasks to bridge the task formulation gap. Si aan u baaritaano waxan, waxaynu u baaraynaa waxbarasho si aan u horumarinno dialogue shaqo badan oo ku hagayo webiga hoosteeda, si aan ugu sameynno shaqooyin kala duduwan xafiiska waxbarashada hore. Imtixaanka waxaa loola jeedaa in hawlo kala duduwan ay ka doortaan shaqada waxbarashada hore, kuwaas oo haysta xiriir gudaha ah iyo shaqada waxbarashada ka horraysa oo aad u sii kordhiya shaqaalaha waxqabadka goalka. Baaritaankeennu waxay muujinaysaa inay muhiim u tahay iyo faa’iido u baahan tahay in loo sameeyo shaqooyinka ku habboon waxbarashada hore oo ku habboon tusaale ahaan macluumaad gaar ah oo faa’iido u leh hawlaha webiga hoose. Sidoo kale waxaan keenaynaa dhamaadyo dhismayn badan oo aan ku kordhinno dialogueoyinka shaqo-horumarinta.Abstract
Duke ngarkuar modele të paratrajnuar në një korpus në shkallë të madhe në fushën e përgjithshme dhe duke i përshtatur ato në detyra specifike poshtë rrjedhës po bëhet gradualisht një paradigm ë në procesimin e gjuhës natyrore. Hetimet e mëparshme provojnë se futja e një faze të mëtejshme paratrajnimi midis fazave paratrajnimi dhe rregullimi për të përshtatur modelin në të dhënat e posaçme për fushën mund të sjellë efekte pozitive. Megjithatë, shumica e këtyre punëve të mëtejshme të parastërvitjes vazhdojnë të kryejnë detyrën konvencionale të parastërvitjes, për shembull modelin e gjuhës së maskuar, i cili mund të konsiderohet si përshtatje në domeni për të mbuluar çarjen e shpërndarjes së të dhënave. Pas vëzhgimit të detyrave të ndryshme poshtë rrjedhës, ne sugjerojmë se detyrat e ndryshme mund të kenë nevojë gjithashtu për një fazë të mëtejshme parastërvitjeje me detyrat e përshtatshme të trajnimit për të mbuluar mungesën e formulimit të detyrave. Për të hetuar këtë, ne kryejmë një studim për përmirësimin e dialogut të shumëfishtë të orientuar në detyra detyrat poshtë nëpërmjet dizajnimit të detyrave të ndryshme në fazën e mëtejshme të parastërvitjes. Eksperimenti tregon se detyra të ndryshme poshtë preferojnë detyra të ndryshme të paratrajnimit të mëtejshëm, të cilat kanë korrelacion të brendshëm dhe detyra më të mëtejshme të paratrajnimit përmirësojnë ndjeshëm disa detyra objektive sesa të gjitha. Hetimi ynë tregon se është me rëndësi të madhe dhe efektshmëri të dizajnojmë detyra të përshtatshme të përpara trainimit që modelojnë informacion të posaçëm që përfitojnë detyrat poshtë. Përveç kësaj, ne paraqesim përfundime të shumta konstruktive empirike për përmirësimin e dialogeve të orientuara ndaj detyrave.Abstract
Uplašavanje modela predobučenih na velikoj skali korpusa u općem domenu i finaliziranje njih na specifičnim donjim zadacima postupno postaje paradigm a u procesu prirodnog jezika. Prethodne istrage dokazuju da će uvesti još jednu fazu predobuke između faza predobuke i ispravnog prilagođenja model a na specifičnim podacima domena donijeti pozitivne efekte. Međutim, većina ovih daljnjih predobuka samo nastavlja da radi konvencionalni predobuku, npr. maskirani jezički model, koji se može smatrati domenijskom adaptacijom za prekršavanje praznina distribucije podataka. Nakon posmatranja različitih zadataka u skladištu, predlažemo da bi različiti zadatak takođe mogli trebati još jednu fazu pre obuke sa odgovarajućim zadatakom obuke kako bi se prekinulo praznine formulacije zadataka. Da bismo ovo istražili, proveli smo studiju za poboljšanje višestrukog dijaloga orijentiranog na zadatke, putem dizajniranja različitih zadataka na daljnjoj fazi predobuke. Eksperiment pokazuje da različiti poslovi u skladu s leđima preferiraju različite zadatke pre obuke, koje imaju unutrašnju korelaciju i najdalje zadatke pre obuke značajno poboljšavaju određene ciljne zadatke umjesto svih. Naša istraga ukazuje na to da je od velike važnosti i efikasnosti dizajnirati odgovarajuće zadatke pre obuke koje modeliraju specifične informacije koje koriste niz zadataka. Osim toga, predstavljamo višestruke konstruktivne empiričke zaključke za poboljšanje dijaloga orijentiranih na zadatke.Abstract
Att ladda modeller som tränats på storskalig korpus inom den allmänna domänen och finjustera dem på specifika nedströmsuppgifter håller gradvis på att bli ett paradigm i Natural Language Processing. Tidigare undersökningar visar att införandet av en ytterligare fortbildningsfas mellan fortbildningsfasen och finjusteringsfasen för att anpassa modellen på de domänspecifika omärkta uppgifterna kan ge positiva effekter. De flesta av dessa fortbildningsarbeten fortsätter dock att driva den konventionella fortbildningsuppgiften, t.ex. maskerad språkmodell, som kan betraktas som domänanpassningen för att överbrygga klyftan i datadistributionen. Efter att ha observerat olika uppgifter nedströms föreslår vi att olika uppgifter också kan behöva en ytterligare förberedelsefas med lämpliga utbildningsuppgifter för att överbrygga luckan i uppgiftsformulering. För att undersöka detta genomför vi en studie för att förbättra flera uppgiftsinriktade dialoguppgifter nedströms genom att utforma olika uppgifter under den fortsatta fortbildningsfasen. Experimentet visar att olika aktiviteter i efterföljande led föredrar olika fortbildningsuppgifter, som har inneboende samband och de flesta fortbildningsuppgifter förbättrar betydligt vissa måluppgifter snarare än alla. Vår undersökning visar att det är av stor vikt och effektivitet att utforma lämpliga fortbildningsuppgifter som modellerar specifik information som gynnar nedströmsuppgifter. Dessutom presenterar vi flera konstruktiva empiriska slutsatser för att förbättra uppgiftsinriktade dialoger.Abstract
Uploading models pre-trained on the large-scale corpus in general and well-tuning them on specific tasks below mito taratibu inageuka kuwa mchanganyiko katika mchakato wa lugha ya asili. Uchunguzi wa zamani unaonyesha kuwa kuanzisha hatua ya mafunzo zaidi kati ya hatua za mafunzo ya kabla na vizuri ili kubadilisha model kwenye taarifa za ndani ambazo hazifahamika zinaweza kuleta madhara chanya. Hata hivyo, wengi wao wakifanya kazi zaidi ya mafunzo ya kabla yanaendelea kuendelea kufanya kazi ya mafunzo ya kawaida, kwa mfano, modeli ya lugha iliyokuwa ngumu, ambayo inaweza kuchukuliwa kama kuboreshwa kwa ndani ili kuendesha gaidi ya usambazaji wa data. Baada ya kuona shughuli mbalimbali za mito, tunapendekeza kuwa kazi tofauti pia zinaweza kuhitaji jukwaa lenye mafunzo ya kabla yenye kazi za mafunzo sahihi ili kuheshimu upande wa kuandaa kazi. Ili kuchunguza hili, tunafanya utafiti kwa ajili ya kuboresha mazungumzo mbalimbali yanayoelekezwa na majukumu ya kazi kwenye mito ya chini kwa kutengeneza kazi mbalimbali katika hatua ya mafunzo ya kabla. Tatizo hilo linaonyesha kuwa kazi mbalimbali za mito inapenda kazi tofauti zaidi ya mafunzo ya kabla, ambazo zina uhusiano wa ndani na majukumu mengi zaidi ya mafunzo yanayoweza kuboresha kazi fulani za malengo badala ya yote. Utafiti wetu unaonyesha kuwa ni wa umuhimu na ufanisi mkubwa wa kutengeneza kazi zinazohitajika zaidi za mafunzo ya kabla zinazoonyesha taarifa maalum zinazofaidi kazi za mito. Zaidi yake, tunaweka hitimisho kadhaa za ujenzi kwa ajili ya kuongeza mazungumzo yanayoelekezwa na kazi.Abstract
பொதுவான களத்தில் முன் பயிற்சிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை ஏற்றுகிறது பொதுவான அளவு கோர்ப்ஸ் மற்றும் குறிப்பிட்ட கீழ் நீர் பணிகளில் அவற்றை நன்றாக மாற் முந்தைய ஆய்வுகள் தெரியும் முன் பயிற்சி குறிப்பிடாத தகவல்களின் மாதிரியை மாற்றுவதற்கு முன் பயிற்சி குறிப்பிட்ட முன் குறிப்பிட்ட ஆனால், இந்த பெரும்பாலான முன் பயிற்சி செய்யும் பொதுவான முன் பயிற்சி பணியை செயல்படுத்துகிறது, உதாரணமாக முக்கிய மொழி மாதிரியை இயக்குகிறது, அது பல்வேறு கீழ் தண்ணீர் பணிகளைப் பார்த்த பிறகு, வேறு பணிகளுக்கும் வேறு பயிற்சியின் முன் பயிற்சி குறிப்பு தேவையான பயிற்சி பணி இதை ஆய்வு செய்வதற்கு, நாம் ஒரு படிப்பாட்டை செயல்படுத்துகிறோம் அதிக முன் பயிற்சி காலத்தில் பல பணி திசைக்கப்பட்ட உரையாடல் கீழ் தளத்த இந்த சோதனையில் மாறுபட்ட கீழ் தண்ணீர் பணிகள் மேலும் பயிற்சி முன்னேற்பட்ட பணிகளை விரும்புகின்றன, அது உள்ளமைப்பு இணைப்பு மற்றும் மிக முன்ன எங்கள் ஆராய்ச்சி குறிப்பிடுகிறது அது மிகப்பெரிய முக்கியமுள்ளது மற்றும் தாக்கத்திற்கு பொருத்தமான முன்பயிற்சி பணிகளை அதற்கும் மேலும், நாம் பல கட்டுப்பாட்டான முடிவுகளை மேம்படுத்துவதற்கான முடிவுகளை கொண்டுள்ளோம்.Abstract
Umumy doma첵da 철흫-철흫체nde bilinmeli modelleri 첵체klemek we olary흫 체st체ne d체힊체rmek 체챌in birn채챌e d체힊체rmek 체챌in nusgalary tebigy dil i힊lemesinde paradigm bolup ba힊la첵ar. 횜흫ki barlaglar 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫 횦철ne bu 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철흫ki 철wrenme t채blisasyny di첵ip 첵철red첵채r, mysal. maskeli dil nusgasyna g 철r채, ol data da첵ratyny흫 bo힊lukyny k철 A첵ratyn g철rn체힊de n채챌e zady g철rn체힊den so흫, ba힊ga zadlary흫 be첵leki zadyny formulasy흫 bo힊lukyny k철pr채k etmek 체챌in 첵ene-de 철흫체nden 철흫체nden 철흫체nden 철흫체nden 철흫체nden 철흫체nden 철흫체nden 철흫체nden 철흫체nden 철흫체nd 힇uny barlamak 체챌in, birn채챌e zady 체챌in g철rn체힊de durmu힊y 철흫체nden 철흫체nden 철흫체nde birn채챌e zady d체zeltmek 체챌in barlag 챌ykardyk. Deneti흫 d체힊체rmeli ta첵dan-d체힊체rmeli zadyny흫 farkl캇 철흫체nden 철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden-철흫체nden belli maksadat zad Bizi흫 soragymyz g철rkezili힊imiz ta첵첵arlanan 철흫체nden 철흫체nden 철흫체nden a첵ratyn maglumatlary 철r채n m철h체m we t채sirlidir. Munu흫 첵agda첵ynda, t채zimleri흫 철n체nlerini geli힊tirmek 체챌in birn채챌e in힊aat empirik 챌철z체mleri g철rke첵채risAbstract
ماڈلوں کو پیش آموزش دی جاتی ہے جو عمومی ڈومین میں بڑی سطح کی کورپوس پر پڑھی جاتی ہیں اور ان کو مخصوص نیچے نطفہ کی کورپوس کے ذریعے مطابق تنظیم کرتا ہے۔ پہلے کی تحقیقات ثابت ہوتی ہے کہ پہلے کی تحقیقات اور پاکیزگی تنظیم فوجیں کے درمیان ایک اضافہ پیش کی تطارین فوجیں پیش کرتی ہیں جو ڈومین کے مطابق مخصوص ناپذیر ڈاٹ پر موڈل کو اضافہ کرتی ہیں۔ However, most of these further pre-training works just keep running the conventional pre-training task, e.g. masked language model, which can be regarded as the domain adaptation to bridge the data distribution gap. مختلف ڈونسٹریم کے کاموں کو دیکھنے کے بعد ہم نے پیش کیا ہے کہ مختلف کاموں کو بھی ایک دوسرے پیش آموزش فاز کی ضرورت ہو سکتی ہے کہ ان کاموں کی فرمول فاصلہ کو دھوپ دیں۔ اس کی تحقیق کرنے کے لئے، ہم ایک تحقیق کریں گے کہ بہت سی ٹاکس کی طرف متوجہ ہوئی ڈونسٹریم ٹاکس کی تعلیم کے ذریعہ مختلف ٹاکس کی طراحی کے ذریعہ سے اضافہ کریں۔ آزمائش دکھاتا ہے کہ مختلف ڈونسٹریم کے کام مختلف پیش ترکین کے کاموں کو ترجیح دیتے ہیں، جن کے پاس درجے کی تعلق ہے اور بہت زیادہ پیش ترکین کے کاموں کو بہت اچھی طرح تعلق کے کاموں سے بہتر ہے۔ ہماری تحقیق نشان دیتا ہے کہ یہ بہت اہم اور اثرات ہے کہ اضافہ پیش آموزش کے کاموں کی طراحی کریں جو مخصوص معلومات کے مطابق نیچے کاموں کا فائدہ دیتے ہیں۔ اس کے علاوہ ہم بہت سے ساختہ عمومی نتیجے پیش کرتے ہیں تابع کی طرف متوجہ ہونے کے لئے۔Abstract
Name Oldingi taʼminotlar hodisa hodisa qilishi mumkin, taʼminlovchi oldin va yaxshi taʼminlovchi darajalar orasidagi foydalanishi mumkin, domen-notoʻgʻri maʼlumotning modelini oʻzgartirish mumkin bo'lgan foydalanuvchiga yaxshi effektlarni olib tashlash mumkin. Lekin, bu ko'pchilik o'rganishdan oldin ishlayotgan vazifani, masalan, o'zimning boshqaruv tili modelini ishga tushirish mumkin, bu maʼlumot tarqatish gaplarini birlashtirish uchun domen adapti deb hisoblanadi. Biz har xil vazifalarni ko'rib chiqishdan keyin, boshqa vazifalar vazifalarni tajriba qilish uchun boshqa vazifalarni taʼminlovchi vazifalar kerak va vazifani qo'llash uchun kerak bo'lishi mumkin. Buni o'rganish uchun biz bir necha vazifa muloqat oynasini o'zgartirish uchun muloqat oynasini bajaramiz. Bir necha vazifalarni bir necha taʼminlovchi darajada bajaramiz. Diqqat tajriba ko'rsatadi, boshqa suv vazifalari boshqa o'rganishdan boshqa vazifalarni o'rganadi. Bu narsa ichki aloqalar va eng koʻproq taʼminlovchi vazifalar hammasidan foydalanishiga juda muhimiy yaxshi beradi. Our investigation indicates that it is of great importance and effectiveness to design appropriate further pre-training tasks modeling specific information that benefit downstream tasks. Ko'pchilik, biz vazifa-qo'shilgan dialoglarni oshirish uchun bir nechta ijodkorlik muvaffaqiyatlarni bajaramiz.Abstract
Việc tải các mô- đun đã được huấn luyện trước tập đoàn lớn trong lãnh vực chung và chỉnh sửa chúng trong các công việc xuôi dòng cụ thể đang dần trở thành một biểu tượng trong Quá trình ngôn ngữ tự nhiên. Những nghiên cứu trước chứng minh rằng việc áp dụng thêm giai đoạn tiền đào tạo giữa giai đoạn trước và độ chín để sửa đổi mô hình về dữ liệu chưa được tải về miền có thể có hiệu quả tích cực. Tuy nhiên, hầu hết các dự án bổ sung chỉ tiếp tục hoạt động nhiệm vụ trước khi đào tạo thông thường, ví dụ, mô hình ngôn ngữ đeo mặt nạ, mà có thể được coi là một sự thích nghi miền để lấp lỗ phân phối dữ liệu. Sau khi quan sát các công việc xuôi dòng khác nhau, chúng tôi đề nghị rằng các nhiệm vụ khác nhau cũng có thể cần thêm một giai đoạn tiền luyện với các nhiệm vụ huấn luyện thích hợp để lấp liếm khoảng trống. Để điều tra việc này, chúng tôi thực hiện một nghiên cứu về việc cải thiện nhiều nhiệm vụ hướng dẫn đối thoại theo dòng chảy qua thiết kế các nhiệm vụ khác nhau trong giai đoạn tiền luyện. Thí nghiệm cho thấy những nhiệm vụ xuôi dòng khác nhau thích những nhiệm vụ nối tiếp khác nhau trước khi đào tạo, mà có mối tương quan riêng và hầu hết các nhiệm vụ bổ sung hơn là tất cả. Điều tra của chúng tôi cho thấy nó rất quan trọng và hiệu quả khi thiết kế các nhiệm vụ bổ sung cho khóa huấn luyện phù hợp để tạo ra thông tin cụ thể thuận lợi cho các công việc xuôi dòng. Bên cạnh đó, chúng tôi đưa ra nhiều kết quả thực tế xây dựng để mở cuộc đối thoại.Abstract
加载于域中之大语料库上豫教之形,而微调于特定之下流,渐为自然语言之范式。 前验,引入预练微调之间,以特定于域未标数调之,则积极也。 然多是续旧训练任务,如蒙版言语模样,视为领会弥合分发差距。 既观下流之务,宜更豫训练任务,以弥合为差。 为此一讲,预练百务,改善多对面。 实验明异务而豫训练任务,其务内相关性,多预训练任务显改,非全也。 臣等按验明白,计当者预训练任务至重,且有效,利于下流者特定建模之。 此外多建设性证结,以强导为辞。- Anthology ID:
- 2021.emnlp-main.178
- Volume:
- Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
- Month:
- November
- Year:
- 2021
- Address:
- Online and Punta Cana, Dominican Republic
- Venue:
- EMNLP
- SIG:
- Publisher:
- Association for Computational Linguistics
- Note:
- Pages:
- 2318–2327
- Language:
- URL:
- https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.178
- DOI:
- 10.18653/v1/2021.emnlp-main.178
- Bibkey:
- Cite (ACL):
- Yao Qiu, Jinchao Zhang, and Jie Zhou. 2021. Different Strokes for Different Folks : Investigating Appropriate Further Pre-training Approaches for Diverse Dialogue Tasks. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 2318–2327, Online and Punta Cana, Dominican Republic. Association for Computational Linguistics.
- Cite (Informal):
- Different Strokes for Different Folks : Investigating Appropriate Further Pre-training Approaches for Diverse Dialogue Tasks (Qiu et al., EMNLP 2021)
- Copy Citation:
- PDF:
- https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.178.pdf
- Terminologies:
Export citation
@inproceedings{qiu-etal-2021-different, title = "Different Strokes for Different Folks : Investigating Appropriate Further Pre-training Approaches for Diverse Dialogue Tasks", author = "Qiu, Yao and Zhang, Jinchao and Zhou, Jie", booktitle = "Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing", month = nov, year = "2021", address = "Online and Punta Cana, Dominican Republic", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.178", doi = "10.18653/v1/2021.emnlp-main.178", pages = "2318--2327", }
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3"> <mods ID="qiu-etal-2021-different"> <titleInfo> <title>Different Strokes for Different Folks : Investigating Appropriate Further Pre-training Approaches for Diverse Dialogue Tasks</title> </titleInfo> <name type="personal"> <namePart type="given">Yao</namePart> <namePart type="family">Qiu</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Jinchao</namePart> <namePart type="family">Zhang</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <name type="personal"> <namePart type="given">Jie</namePart> <namePart type="family">Zhou</namePart> <role> <roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm> </role> </name> <originInfo> <dateIssued>2021-11</dateIssued> </originInfo> <typeOfResource>text</typeOfResource> <relatedItem type="host"> <titleInfo> <title>Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing</title> </titleInfo> <originInfo> <publisher>Association for Computational Linguistics</publisher> <place> <placeTerm type="text">Online and Punta Cana, Dominican Republic</placeTerm> </place> </originInfo> <genre authority="marcgt">conference publication</genre> </relatedItem> <identifier type="citekey">qiu-etal-2021-different</identifier> <identifier type="doi">10.18653/v1/2021.emnlp-main.178</identifier> <location> <url>https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.178</url> </location> <part> <date>2021-11</date> <extent unit="page"> <start>2318</start> <end>2327</end> </extent> </part> </mods> </modsCollection>
%0 Conference Proceedings %T Different Strokes for Different Folks : Investigating Appropriate Further Pre-training Approaches for Diverse Dialogue Tasks %A Qiu, Yao %A Zhang, Jinchao %A Zhou, Jie %S Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing %D 2021 %8 November %I Association for Computational Linguistics %C Online and Punta Cana, Dominican Republic %F qiu-etal-2021-different %R 10.18653/v1/2021.emnlp-main.178 %U https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.178 %U https://doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.178 %P 2318-2327
Markdown (Informal)
[Different Strokes for Different Folks : Investigating Appropriate Further Pre-training Approaches for Diverse Dialogue Tasks](https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.178) (Qiu et al., EMNLP 2021)
- Different Strokes for Different Folks : Investigating Appropriate Further Pre-training Approaches for Diverse Dialogue Tasks (Qiu et al., EMNLP 2021)
ACL
- Yao Qiu, Jinchao Zhang, and Jie Zhou. 2021. Different Strokes for Different Folks : Investigating Appropriate Further Pre-training Approaches for Diverse Dialogue Tasks. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 2318–2327, Online and Punta Cana, Dominican Republic. Association for Computational Linguistics.