Learning Concepts, Not Tokens: Self-Supervised Semantic Alignment for Language Models
学习概念,而非词元:语言模型的自我监督语义对齐
机构 * Stanford University(斯坦福大学)
AI总结 提出一种自我监督框架,通过预测语义等价词元集合(概念)替代下一个词元预测,提升语言模型的语义对齐能力,并在分类、聚类、重排序及下游推理任务中取得更优性能。
作者
Natural Language Processing
学习概念,而非词元:语言模型的自我监督语义对齐
机构 * Stanford University(斯坦福大学)
AI总结 提出一种自我监督框架,通过预测语义等价词元集合(概念)替代下一个词元预测,提升语言模型的语义对齐能力,并在分类、聚类、重排序及下游推理任务中取得更优性能。