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masked language models

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  1. RESEARCH · CL_128373 ·

    新框架统一了因果和掩码模型的上下文学习分析

    研究人员开发了一个统一的统计学习框架，用于分析因果和掩码语言模型的上下文学习（ICL）能力。该框架将自回归和掩码预训练目标置于共同的超额风险分析中，为两者提供了理论界限。实验表明，像掩码对编码器（MPE）这样的掩码语言模型可以达到与GPT-2风格的因果Transformer相当的性能，这表明ICL并非因果模型的专属。