斯坦福CS224n项目报告：打造鲁棒性问答模型

"这篇文章主要介绍了作者Jazon在斯坦福大学CS224n课程中的项目经验，该课程专注于自然语言处理（NLP）。在下半学期，学生们被要求完成一个项目，其中可以选择默认（Default）或自定义（Custom）任务。默认任务通常是针对SQuAD数据集，而在2021年的项目中，Default被分为IID和RobustQA两个轨道。IID轨道不允许使用基于BERT的模型，而RobustQA则限制使用DistillBERT，并要求模型具有鲁棒性，能在其他如NewsQA数据集上表现良好。作者选择进行Custom Project，因为默认任务的限制让他觉得不够挑战性。项目可以单独完成，也可以组队，全班477名学生组成了275个团队，每个团队都获得了Azure云计算信用。" 文章内容详细展开： CS224n是斯坦福大学的一门备受推崇的NLP课程，以其深度学习和自然语言理解的前沿内容而闻名。课程的结构分为两个阶段，前半学期主要关注上课和作业，后半学期则邀请嘉宾演讲，并让学生专注于项目工作。过去的项目甚至产生了许多顶级会议的论文，而课程结束时的海报展览也是一个重要的学术活动。 在2021年的项目中，对默认任务进行了创新性的调整。通常的SQuAD任务被分为两个轨道：IID和RobustQA。IID轨道要求学生在不使用基于BERT的模型的情况下优化在SQuAD上的性能，这是为了保持项目的挑战性。另一方面，RobustQA轨道引入了对模型鲁棒性的要求，学生必须使用DistillBERT，并在只使用少量NewsQA数据训练的情况下，使模型在该数据集上表现出色。这种设计旨在推动学生创建适应不同数据集和环境的模型。 作者Jazon对这两个Default Project的限制感到不满，认为它们不够刺激，因此他选择了Custom Project，这样可以更自由地探索和创新。他与队友Nina一起组队，Nina是班级中较少见的中国学生。团队分配到了Azure云计算资源，这有助于他们在项目实施过程中处理大规模的数据和模型训练。 通过这样的项目，CS224n课程不仅提供了理论知识，还让学生有机会实践最先进的NLP技术，同时培养他们的团队协作和问题解决能力。无论是IID、RobustQA还是Custom Project，每个选择都提供了不同的学习机会，让学生能够深入理解和应用自然语言处理的最新进展。