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2023-11-08 22:35:13
本周有很多重要的论文,特别是谷歌的ALBERT模型、北大的GateDecorator算法、微软的InterpretML软件包等。ALBERT模型通过参数削减技术降低内存消耗,加快BERT的训练速度,并且在多个基准测试上取得了新的SOTA效果。GateDecorator算法是一种全局滤波器剪枝的算法,可以用于加速和压缩卷积神经网络。InterpretML是一个为实践者和研究者提供机器学习可解释性算法的开源Python软件包。
除此之外,还有一些关于量子计算机和数学问题的论文。谷歌的量子处理器可以在200秒内完成一个需要1万年才能完成的任务。一些研究人员探究了神经网络在解决符号数据问题上的表现,并提出了一种可以表示这些数学问题的语法。
最后,文章还探讨了预训练语言模型在生成故事方面的能力。虽然一些模型在语境和顺序上表现得很好,但它们仍然不能生成具有多样性和情感信息的故事。
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