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掩盖和排列的预训练以进行语言理解

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MPNET是一种结合蒙版语言建模(MLM)和置换语言建模(PLM)的语言模型的预训练方法。它通过PLM(排列的语言建模)考虑了预测的令牌之间的依赖性,因此避免了[bert]的问题(https://gpt3demo.com/apps/google-aible-ai-bert)。

原文:

MPNet is a pre-training method for language models that combines masked language modeling (MLM) and permuted language modeling (PLM) in one view. It takes the dependency among the predicted tokens into consideration through PLM (permuted language modeling) and thus avoids the issue of [BERT](https://gpt3demo.com/apps/google-ai-bert).

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