UniLM学习资源汇总 - 统一的预训练语言模型框架
UniLM(Unified Language Model)是由微软开发的统一预训练语言模型框架,旨在通过一个统一的模型同时支持自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)任务。本文整理了UniLM项目的各类学习资源,帮助读者快速入门和深入学习这一强大的语言模型框架。
项目简介
UniLM通过创新的预训练方法,将单向语言模型、双向语言模型和序列到序列预测统一到一个Transformer模型中。这使得UniLM能够同时处理各种NLU和NLG任务,如文本分类、问答、摘要生成等。
UniLM的主要特点包括:
- 统一的预训练框架,支持多种语言建模任务
- 在多个NLU和NLG基准测试上取得SOTA结果
- 支持100多种语言的多语言/跨语言预训练
- 提供了一系列预训练模型,从轻量级到大规模
官方资源
- GitHub仓库: https://github.com/microsoft/unilm
- 论文: Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation
- Hugging Face模型: https://huggingface.co/microsoft/unilm-base-cased
入门教程
- UniLM官方README - 项目概览和快速入门
- UniLM: 统一的预训练语言模型 - 知乎上的中文介绍文章
- Hugging Face UniLM文档 - 如何使用Transformers库加载和使用UniLM
进阶资源
- UniLMv2论文 - 介绍了UniLM的改进版本
- UniLM在文本摘要任务上的应用 - CNN/DailyMail数据集上的示例代码
- UniLM多语言版本 - InfoXLM/XLM-E多语言预训练模型
相关项目
- TorchScale - 基础模型架构库
- LayoutLM - 用于文档AI的多模态预训练模型
- BEiT - 用于计算机视觉的预训练模型
社区讨论
通过以上资源,相信读者可以全面了解UniLM项目,并根据自己的需求选择合适的学习路径。无论是想要快速上手使用预训练模型,还是深入研究模型原理,都能在这些资源中找到有价值的信息。
UniLM为统一的语言模型预训练开辟了新的方向,未来还将继续发展和完善。欢迎读者关注项目的最新进展,参与到这个富有前景的研究领域中来。
