Great work! Language models serving as the basis for transfer learning in task agnostic NLP is really going to feed the next generation of tools and transformations =]
-
-
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Can anyone explain it in “layman’s terms?” So I can be amazed also.
-
Alright, so basically what they did that was most impressive was using an unsupervised algorithm (just data, no humans involved) to learn the inherent structure of the data p(x). They then used this prior knowledge with labels to beat state of the art.
-
This is really important because unlike normal classification tasks where we only learn a mapping from an input to an output. Using the unsupervised method the algorithm has learned a representation (understanding) of the inherent structure of the data( language).
-
I generally agree,
@Wihanbooyse , except that in my book, representation =/= understanding. See also others’ comments about the source of contribution: the method vs the additional data
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
Very cool! Glad to see that GLUE was helpful for evaluation :)
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
This is awesome
@AlecRad ! Out of curiosity, what initial observations convince you to let it train for a month? Is it just the capacity of the architecture that you wanted to exhaust?ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Interesting work! I do not see, however, how it is different from ELMo other than using a different architecture. Both are pretrained language models, only the way you apply them to downstream tasks differs. Both could be used either way, right? Could you elaborate on that?
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Did you try this approach on SQUAD dataset as well?
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
NLP and NLU are really the holy grail of AI because thought is expressed in language. While image recognition dazzles, language understanding is orders of magnitude more important. Parsing data with reduced human supervision as the authors have done is an important step forward.
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
"Our approach requires an expensive pre-training step - 1 month on 8 GPUs" which requires perfect design to avoid reruns. "How to make perfect process design" can also be a good blog post from you.
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Have you seen this one
@MeltemAI@deeplearningtr A very nice approachধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Very nice work Alec!
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Congrats my dude
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
the confinement of a
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Any insights on RNN vs Transformer on the same data/task?
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
This is super cool, congratulations! Super excited to get my hands on it :) When do you think the model will be available?
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Cool work!
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Amazing work!
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।
টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।