Bidirectional and Auto-Regressive Transformers即BART，上文已经对它的核心思想、模型结构等做了介绍，以下是关于它的更多信息：

优势

  • 上下文理解更全面：通过双向编码器能充分捕捉输入文本中每个位置的前后文信息，相比单向模型，对文本语义的理解更准确、更深入，在处理指代消解、语义复杂的句子等任务时表现更出色。

  • 生成能力强：自回归解码器按顺序生成输出文本，在生成连贯、自然的文本方面有优势，如生成故事、对话等，能根据已生成的内容和上下文信息，合理地预测下一个词或短语。

  • 迁移学习性能好：在大规模语料上预训练后，在多种自然语言处理任务上进行微调都能取得很好的效果，具有较强的通用性和适应性，减少了针对不同任务开发特定模型的成本。

预训练任务中的特点

  • 多种破坏方式结合：综合运用Token Masking、Deletion、Text Infilling、Sentence Permutation、Document Rotation等多种文本破坏方式，使模型能够学习到不同层次和类型的语言知识，增强模型的鲁棒性和对各种语言现象的理解能力。

  • 强化语言理解与生成关联：预训练过程中，先破坏文本再重建的方式，让模型在理解文本语义的同时，学会如何根据上下文生成合理的内容，强化了语言理解和生成之间的联系，使模型在实际应用中能更好地完成各种任务。

应用场景举例

  • 文本摘要：可以根据长篇文章的内容，提取关键信息并生成简洁、准确的摘要，利用双向编码器理解文章全貌，自回归解码器生成连贯的摘要文本。

  • 智能问答：在问答系统中，能够理解问题的上下文，结合知识库或给定文本，生成合理的答案，双向特性有助于准确理解问题，自回归生成答案。

  • 文本风格转换：比如将正式文本转换为口语化文本，或反之。通过理解输入文本的语义和风格，利用自回归解码器生成具有目标风格的文本。