如何在transformer上的encoder加入完成fill-text任务的预训练并且decoder不变完成一个序列到序列的任务
时间: 2023-05-22 12:06:02 浏览: 153
基于Pytorch和Transformer实现多维时间序列的分类任务源码+文档说明.zip
5星 · 资源好评率100%
对于如何在transformer上的encoder加入完成fill-text任务的预训练并且decoder不变完成一个序列到序列的任务,以下是一个可能的方案:
1. 在预训练阶段,将原始文本序列(含有[MASK]标记的序列)输入到transformer的encoder中,对encoder进行训练,使其学会识别并填充[MASK]标记的部分。
2. 结束预训练后,在进行序列到序列任务时,仍然使用相同的encoder,但将decoder替换成针对给定序列生成文本的模型,例如seq2seq模型。
通过这种方式,encoder可以在fill-text预训练任务中自动学习表征文本中的重要信息,然后将该信息用于完成序列到序列的任务,而无需对decoder进行调整。
阅读全文