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一种高效的自监督跨视角句子嵌入训练
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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
该文介绍了一种名为自监督跨视图训练（SCT）的框架，用于缩小大型和小型预训练语言模型（PLM）之间的性能差距。SCT在7个语义文本相似性（STS）基准测试中，与5个基准和最先进的竞争对手相比，在21个案例中的18个中胜过竞争对手，对于参数少于100M的PLMs表现出色。
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关键要点
- 提出了一种名为自监督跨视图训练（SCT）的框架。
- SCT旨在缩小大型和小型预训练语言模型（PLM）之间的性能差距。
- 在7个语义文本相似性（STS）基准测试中进行评估。
- SCT在与5个基准和最先进的竞争对手的比较中表现优异。
- 在21个案例中，SCT胜过竞争对手的次数达到18次。
- 对于参数少于100M的PLMs，SCT表现特别出色。
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