
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。
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:
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。


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