2021-11-19 16:19:13

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TLM是清华大学的研究者们提出了一种简单高效的NLP学习框架。TLM不同于当下NLP社区主流的大规模预训练 + 下游任务微调(pretraining-finetuning)的范式,TLM框架无需进行大规模预训练。相较于传统的预训练语言模型,该框架将训练效率 (Training FLOPs) 提升了两个数量级,并且在多个 NLP 任务上实现了比肩甚至超出预训练模型的性能。

TLM框架从通用语料中筛选出与下游任务相关的子集,并将语言建模任务与下游任务进行联合训练。研究者们称之为 TLM (Task-driven Language Modeling)。相较于传统的预训练模型(例如 RoBERTa),TLM 仅需要约 1% 的训练时间与 1% 的语料,即可在众多 NLP 任务上比肩甚至超出预训练模型的性能(如图 1 所示)。研究者们希望 TLM 的提出能够引发更多对现有预训练微调范式的思考,并推动 NLP 民主化的进程。



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