蘑嘟

语言模型预训练已经显示出可以捕获数量惊人的世界知识,这对于NLP任务(例如问题 解答)至关重要。但是,此知识隐式存储在神经网络的参数中,需要更大的网络才能 覆盖更多的事实。 为了以更模块化和可解释的方式捕获知识,我们使用潜在的知识检索器增强了语言模 型的预训练,检索器使模型可以从预训练、微调和推理期

5000张增强后的图片，把水质分为5类，使用resnet准确率能达到98%,然后实在没啥可写了，降低了一下积分，网站收得太多了

意图分类和插槽填充是自然语言理解的两个基本任务。他们经常受到小规模的人工标签训练数据的影响，导致泛化能力差，尤其是对于低频单词。最近，一种新的语言表示模型BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)，有助于在大型未标记的语料库上进