【AI 技术分享会第 8 期】EMNLP 2022 小样本学习论文解读来啦!开年直播好礼相送
EMNLP 是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议,聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究和工业级应用,尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新,在学术和工业界都有巨大的影响力。
一、分享议题:
【EMNLP 2022】小样本学习论文解读
二、直播时间:
2023 年 2 月 8 日(周三)18:00 - 18:40
三、议题介绍:
随着预训练语言模型规模的扩大,带来这一类模型在自然语言理解等相关任务效果的不断提升。然而,这些模型的参数空间比较大,如果在下游任务上直接对这些模型进行微调,为了达到较好的模型泛化性,需要较多的训练数据。小样本学习技术能充分利用预训练过程中模型获得的知识,在给定小训练集上训练得到精度较高的模型。
本期围绕 3 篇小样本学习论文进行解读分享:
基于 Span 和元学习的小样本实体识别算法 SpanProto
基于 Prompt-Tuning 的小样本机器阅读理解算法 KECP
统一跨任务小样本学习算法 UPT
四、听众收益:
基于 Span 和元学习的小样本实体识别算法 SpanProto
基于 Prompt-Tuning 的小样本机器阅读理解算法 KECP
统一跨任务小样本学习算法 UPT
PAI-EasyNLP 算法框架
五、更多好礼抽不停
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参与方式:
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EasyNLP 是 PAI 算法团队基于 PyTorch 开发的易用且丰富的中文 NLP 算法框架,支持常用的中文预训练模型和大模型落地技术,并且提供了从训练到部署的一站式 NLP 开发体验。EasyNLP 提供了简洁的接口供用户开发 NLP 模型,包括 NLP 应用 AppZoo 和预训练 ModelZoo,同时提供技术帮助用户高效的落地超大预训练模型到业务。
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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/d194d339feaa7f98122c8f14e】。文章转载请联系作者。
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