使用场景

研究人员使用 MDLM 进行长文本的自动摘要生成。

开发者利用 MDLM 在聊天机器人中生成更加自然和流畅的对话。

教育机构采用 MDLM 生成教学材料和课程内容。

产品特色

使用加权平均遮蔽交叉熵损失进行训练。

与自回归方法相比，MDLM 的目标对应于一个原理性的变分下界。

支持通过祖先采样进行文本生成。

在 One Billion Words 基准测试中表现出较低的困惑度。

通过现代工程实践训练的 MDLM 在语言建模中达到了新的最佳状态。

MDLM 可以训练编码器仅语言模型，允许高效的采样器。

使用教程

第一步：了解 MDLM 的基本原理和功能。

第二步：获取 MDLM 模型和相关的训练代码。

第三步：准备训练数据集，包括遮蔽和未遮蔽的文本样本。

第四步：使用 MDLM 进行模型训练，调整参数以优化性能。

第五步：在特定任务上测试 MDLM，评估生成文本的质量。

第六步：将训练好的 MDLM 模型集成到实际应用中。