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【24h】

GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding

机译:GLUE:自然语言理解的多任务基准和分析平台

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摘要

Human ability to understand language is general, flexible, and robust. In contrast, most NLU models above the word level are designed for a specific task and struggle with out-of-domain data. If we aspire to develop models with understanding beyond the detection of superficial correspondences between inputs and outputs, then it is critical to develop a unified model that can execute a range of linguistic tasks across different domains.
机译:人类的语言理解能力是通用,灵活和强大的。相比之下,大多数单词级别以上的NLU模型是为特定任务而设计的,并且会遇到域外数据的困扰。如果我们渴望开发出对模型的理解,而不仅仅是对输入和输出之间的表面对应关系的检测,那么至关重要的是,开发一个可以执行跨不同领域的语言任务的统一模型。

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