SpacTor-T5: 使用跨度破坏和替换标记检测预训练 T5 模型

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

SpacTor 是一种新的预训练程序，采用混合目标和两阶段课程表，可以在减少训练时间和计算资源的情况下，实现与标准预训练相当的性能，并在 NLP 任务中获得显著改进的性能。

本文研究了无监督原始数据改善自然语言模型预训练的方法，提出了三种替代BERT的预训练目标，并介绍了自监督预训练任务与下游应用结构对齐的方法，展示了在多个任务上的性能提升。

性能提升 无监督原始数据 自然语言模型 自监督预训练任务 预训练目标
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