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Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer
作者：花生_TL007 | 2024-05-26 08:43:26
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exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transf
Abstract
本文提出了一种将所有基于文本的语言问题转化为统一的 text-to-text 格式的框架。并且在数十种语言理解任务上系统化地比较了：
- pre-training objectives
- acchitectures
- unlabled data sets
- transfer approches
- other factors
结合上述探索中得到的洞见以及规模上的扩展，加上新的 C4（Colossal Clean Crawled Corpus） 数据集，我们在多项任务上取得了 SOTA 效果。
论文代码： https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer
数据集： https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/c4
Introduction
值得注意的是，我们并不是提出一个方法，而是提供一个全面的视角来审视迁移学习。
Setup
我们的框架称为 T5 (Text-to-Text
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