Bibliographic record
Abstract
Ces dernières années, il y a eu un intérêt croissant dans le domaine de l'apprentissage profond pour le traitement du langage naturel. Plusieurs étapes importantes ont été franchies au cours de la dernière décennie dans divers problèmes, tels que les systèmes de questions-réponses, le résumé de texte, l'analyse des sentiments, etc. Le pré-entraînement des modèles de langage dans une manière auto-supervisé est une partie importante de ces réalisations. Cette thèse explore un ensemble de méthodes auto-supervisées pour apprendre des représentations de phrases à partir d'une grande quantité de données non étiquetées. Nous introduisons également un nouveau modèle de mémoire augmentée pour apprendre des représentations basées sur une structure d'arbre. Nous évaluons et analysons ces représentations sur différentes tâches. Dans le chapitre 1, nous introduisons les bases des réseaux neuronaux avant et des réseaux neuronaux récurrents. Le chapitre se poursuit avec la discussion de l'algorithme de rétropropagation pour former les réseaux neuronaux de flux avant, et la rétropropagation à travers l'algorithme de temps pour former les réseaux neuronaux récurrents. Nous discutons également de trois approches différentes dans le domaine de l’apprentissage de représentations, notamment l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et une approche relativement nouvelle appelée apprentissage auto-supervisé. Dans le chapitre 2, nous discutons des principes fondamentaux du traitement automatique du langage naturel profond. Plus précisément, nous couvrons les représentations de mots, les représentations de phrases et la modélisation du langage. Nous nous concentrons sur l'évaluation et l'état actuel de la littérature pour ces concepts. Nous finissons le chapitre en discutant le pré-entraînement à grande échelle et le transfert de l’apprentissage dans la langue. Dans le chapitre 3, nous étudions un ensemble de tâches auto-supervisées qui prend avantage de l’estimation contrastive bruitée afin d'apprendre des représentations de phrases à l'aide de données non étiquetées. Nous entraînons notre modèle sur un grand corpus et évaluons nos représentations de phrases apprises sur un ensemble de tâches du langage naturel en aval provenant du cadre SentEval. Notre modèle entraîné sur les tâches proposées surpasse les méthodes non-supervisées sur un sous-ensemble de tâches de SentEval. Dans les chapitres 4, nous introduisons un modèle de mémoire augmentée appelé Ordered Memory, qui présente plusieurs améliorations par rapport aux réseaux de neurones récurrents augmentés par pile traditionnels. Nous introduisons un nouveau mécanisme d'attention de Stick-breaking inspiré par les Ordered Neurons [shen et. al., 2019] pour écrire et effacer la mémoire. Une nouvelle cellule récursive à portes est également introduite pour composer des représentations de bas niveau en des représentations de haut niveau. Nous montrons que ce modèle fonctionne bien sur la tâche d'inférence logique et la tâche ListOps, et il montre également de fortes propriétés de généralisation dans ces tâches. Enfin, nous évaluons notre modèle sur les tâches (binaire et multi-classe) SST (Stanford Sentiment Treebank) et rapportons des résultats comparables à l’état de l’art sur ces tâches.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".