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探索文本生成的屏蔽语言建模和因果语言建模
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了条件遮蔽语言建模（CMLM）的训练方法，用于学习句子表示，并消除语言偏见。CMLM在大规模未标记的语料库上表现出色，可扩展到不同语言和领域，且在多语言任务上性能显著提升。
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关键要点
- 介绍了一种名为条件遮蔽语言建模（CMLM）的新型训练方法。
- CMLM用于在大规模未标记的语料库上有效地学习句子表示。
- 通过条件处理相邻句子的向量，将句子表示学习整合到MLM训练中。
- 英语CMLM模型在SentEval上取得了最先进的性能，超越了使用监督信号学习的模型。
- CMLM是一种完全无监督的学习方法，能够方便地扩展到广泛的语言和领域。
- 多语言CMLM模型在跨语言语义搜索等任务上显著提高了性能，改进了基准模型10%。
- 探索了学习表示的语言偏见，并提出了一种基于模型的方法来删除识别语言的信息，同时保留句子语义。
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