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T5 Large Ssm
基於T5架構的閉卷問答模型，通過預訓練和增量訓練實現無需外部知識源的問答能力
下載量 75
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型採用T5架構，首先在C4數據集上進行預訓練，然後在維基百科上進行增量訓練，專門用於閉卷問答任務。需要在下游任務上微調後才能使用。
模型特點
閉卷問答能力
無需依賴外部知識源或上下文，直接從模型參數中檢索知識回答問題
兩階段訓練
先在C4數據集上進行標準去噪預訓練，後在維基百科上進行顯著片段掩碼增量訓練
可擴展性
研究表明模型性能隨規模提升，與開放域問答系統表現相當
模型能力
知識檢索
問答生成
文本理解
使用案例
教育
知識問答系統
構建無需接入外部知識庫的智能問答系統
與依賴檢索的開放域系統表現相當
研究
知識封裝研究
研究語言模型參數中封裝的知識量
驗證了模型參數能有效存儲和檢索知識
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