Talk預(yù)告 | MSRA實(shí)習(xí)研究員吳奇宇: 預(yù)訓(xùn)練語言模型中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和位置編碼相關(guān)研究
本周為TechBeat人工智能社區(qū)第291期線上Talk,這也是ICLR 2021 系列Talk第②彈。北京時(shí)間4月7日(周三)晚8點(diǎn),微軟亞洲研究院實(shí)習(xí)研究員、北京大學(xué)在讀碩士—吳奇宇的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播!他與大家分享的主題是: “預(yù)訓(xùn)練語言模型中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和位置編碼相關(guān)研究”,屆時(shí)將基于ICLR 2021的兩篇論文,分別從訓(xùn)練數(shù)據(jù)和位置編碼兩個(gè)方面介紹語言模型預(yù)訓(xùn)練加速上的最新進(jìn)展。

Talk·信息
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主題:預(yù)訓(xùn)練語言模型中的
訓(xùn)練數(shù)據(jù)和位置編碼相關(guān)研究
嘉賓:微軟亞洲研究院實(shí)習(xí)研究員
北京大學(xué)在讀碩士?吳奇宇
時(shí)間:北京時(shí)間?4月7日 (周三) 20:00
地點(diǎn):TechBeat人工智能社區(qū)
http://www.techbeat.net/
完整版怎么看?
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Talk·提綱
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BERT等預(yù)訓(xùn)練語言模型在自然語言處理領(lǐng)域發(fā)揮出巨大的作用,但訓(xùn)練語言模型的成本通常十分昂貴,因此加速語言預(yù)訓(xùn)練十分重要。本分享基于ICLR 2021的兩篇論文,分別從訓(xùn)練數(shù)據(jù)和位置編碼兩個(gè)方面介紹我們在語言模型預(yù)訓(xùn)練加速上的最新進(jìn)展。
本次分享的主要內(nèi)容如下:
1. 語言模型預(yù)訓(xùn)練的計(jì)算瓶頸
2. 從訓(xùn)練數(shù)據(jù)角度優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練:
《Taking Notes on the Fly Helps Language Pre-Training》,ICLR 2021
3. 從位置編碼角度優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練:
《Rethinking Positional Encoding in Language Pre-training》,ICLR 2021
Talk·參考資料
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這是本次分享中將會提及的資料,建議提前預(yù)習(xí)哦!
1.《Taking Notes on the Fly Helps Language Pre-Training》,ICLR 2021
https://openreview.net/pdf?id=lU5Rs_wCweN
2.《Rethinking Positional Encoding in Language Pre-training》,ICLR 2021https://openreview.net/forum?id=09-528y2Fgf
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Talk·嘉賓介紹
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吳奇宇,微軟亞洲研究院實(shí)習(xí)研究員,北京大學(xué)在讀碩士。研究方向?yàn)樽匀徽Z言處理和文本數(shù)據(jù)挖掘。目前正在研究的課題是自然語言處理中的預(yù)訓(xùn)練。已在ICLR,AAAI等會議上發(fā)表論文。
ICLR系列Talk
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關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)
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