Informace o publikaci

On Eliminating Inductive Biases of Deep Language Models

Autoři

ŠTEFÁNIK Michal

Rok publikování 2021
Druh Další prezentace na konferencích
Fakulta / Pracoviště MU

Fakulta informatiky

Citace
Popis This poster outlines problems of modern neural language models with out-of-domain performance. It suggests that this might be a consequence of narrow model specialization. In order to eliminate this flaw, it suggests two main directions of future work: 1. Introduction of evaluative metrics can identify out-of-domain generalization abilities, while 2. Objective approach adjusts the training objective to respect the desired generalization properties of the system.
Související projekty:

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.

Další info