Nov, 2022

RetroMAE v2：用于预训练检索定向语言模型的双工掩蔽自编码器

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TL;DR本文介绍了一种新的预训练方法 ——DupMAE，该方法可同时提高 [CLS] 和普通 token 的语境嵌入的语义表示能力，取得了在 MS MARCO 和 BEIR 基准测试中显著的改进效果。
retrieval-oriented language modelscontextualized embeddingsdupmaesemantic representationpre-training method
发现论文，激发创造
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    May, 2023

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    本研究提出一种新的基于 Masked Auto-Encoder 的检索导向的预训练模型 RetroMAE，通过三个关键设计，包括污染输入、不对称模型结构和不对称的遮盖比率，取得了令人满意的实验结果，大幅提高了在 BEIR 和 MS MARCO 等检索基准测试中的性能表现。

    May, 2022

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    通过使用增强解码的遮蔽自动编码器预训练，显著提高了稠密表示中输入标记的术语覆盖，从而实现了在大规模检索基准上的最先进的检索性能，无需任何额外参数，相比于使用增强解码的标准遮蔽自动编码器预训练速度提高了 67%。

    Jan, 2024

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    Aug, 2022

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    Jul, 2022

  • 基于检索的对话系统的上下文蒙版自编码器

    本研究提出了 Dial-MAE 技术，它是一种针对对话回答选择的后期训练技术，使用了对话语境掩码自动编码器和不对称编码器 - 解码器架构来更好地压缩对话语义，并在两个常见的基准测试中取得了最先进的性能。

    Jun, 2023

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    该研究提出了一种基于点互信息的令牌重要性感知遮蔽策略，以加强解码器的挑战，进而构建编码器的表示能力，并在大规模监督通道检索数据集和领域外零 - shot 检索基准上验证了其有效性和鲁棒性。

    May, 2023

  • CL-MAE：课程学习掩码自编码器

    我们提出了一种基于课程学习的掩模自编码器（CL-MAE），通过不断增加自监督重建任务的复杂性，逐渐提高模型学习更复杂和可转移的表示能力，并使用 Curriculum-Learned Masked Autoencoder (CL-MAE) 在 ImageNet 数据集上进行训练，通过在五个下游任务上的实证结果验证了我们的猜想，展示了课程学习在自监督掩模自编码器中的成功应用。

    Aug, 2023

  • CoT-MAE v2：利用多视角建模的上下文遮盖自编码器进行段落检索

    通过多视图模型和上下文遮掩自编码器的多视图预训练方法，该研究旨在提供更好的上下文表示预训练，并在大规模文本检索基准和领域外零 - shot 基准测试中表现出有效性和鲁棒性。

    Apr, 2023

  • VarMAE: 可变分蒸馏自编码器的预训练，用于领域自适应语言理解

    本文提出了一种基于 Transformer 的语言模型 ——VarMAE，通过上下文不确定性学习模块，将限定的语料库转化为平滑的潜在分布，从而为特定领域提供多样性和良好形式的上下文表示，实验证明 VarMAE 在科学和金融领域的 NLU 任务中，可以高效地适应有限资源的新领域。

    Nov, 2022