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人工智能GPT-3替代大语模型(LLMS)

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与单个质量检查系统交叉格式边界

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由于最近的深度学习技术,对给定问题产生适当答案的质量保证任务已经看到了很多绩效提高。著名的小队就是这样的任务之一。

但是,随着每个任务的培训模型,只有任务才能响应的问题。特别是,由于每个任务的所需形状和问题答案格式略有不同,因此很难将多个模型组合到一个模型中。

由[allenai](https://allenai.org/)揭示的UnifiedQA是为了解决这个问题,采用一种方法来学习一种涵盖20个质量数据集,包括Squaad,NorderativeQa,Arc-Challenge等单个模型。特别是,当给出上下文时,每个质量检查任务的目的都略有不同。例如,如果有必要提取事实,则需要摘要情况,如果您从几个选项中选择一个,如果您决定是否决定。 UnifiedQA具有能够用一个模型对这四个目的做出响应的优势。

来源:[https://smilegate.ai/en/2020/12/14/unifiedqa/]()()

原文:

QA Tasks that generate appropriate answers to a given question have seen a lot of performance gains due to recent deep learning technologies. The well-known SQuAD is one such task.

However, as models are trained for each task, there is a problem that only the task can respond. In particular, it is considered difficult to combine multiple models into one because the desired shape and question answer format are slightly different for each task.

UnifiedQA, unveiled by [AllenAI](https://allenai.org/), is to solve this problem, taking an approach to learning a single model covering 20 QA datasets including SQuAD, NarrativeQA, ARC-challenge, and more. In particular, each QA Task has a slightly different purpose when context is given. For example, if it is necessary to extract facts, if you need a summary of the situation, if you choose one from several options, if you decide whether or not. UnifiedQA has the advantage of being able to respond to these four purposes with one model.

Source: [https://smilegate.ai/en/2020/12/14/unifiedqa/]()

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