论文：新型语言模型目标采用捆绑嵌入加速训练
talkingdev • 2023-09-19
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通常情况下，语言模型的输入和输出嵌入层是捆绑在一起的。然而，如果您将输入嵌入与模型内部的其他嵌入捆绑在一起，并使用对比损失，您可以在实际运行时间和最终基准准确度上获得显著改善的性能。这种方法的关键在于，通过将输入嵌入与模型的其他部分捆绑在一起，我们可以在训练过程中创建更丰富的嵌入表示。这不仅可以提高模型的训练速度，而且还可以提高模型的准确性。这种新型语言模型训练目标的方法，未来在大规模语言处理任务中具有广阔的应用前景。
核心要点
- 语言模型的输入和输出嵌入层通常捆绑在一起
- 通过使用对比损失和将输入嵌入与模型的其他部分捆绑，可以显著提高模型的性能和准确度
- 这种新型语言模型训练目标的方法在未来大规模语言处理任务中具有广阔的应用前景