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@@ -6,9 +6,9 @@
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这是处理音频的一个例子,<strong>给模型 t 时刻以前的信息,让它抽取特征并对后文进行预测,真正的后文作为正样本,负样本当然是随便选取就好啦。</strong>
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这是处理音频的一个例子,**给模型 t 时刻以前的信息,让它抽取特征并对后文进行预测,真正的后文作为正样本,负样本当然是随便选取就好啦。**
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不同于之前说的个体判别,这个是<strong>生成式模型</strong>,这个模型不止可以处理音频,还可以处理图片(每一个块换成一个词)或者处理图片(以 patch 为单位)。
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不同于之前说的个体判别,这个是**生成式模型**,这个模型不止可以处理音频,还可以处理图片(每一个块换成一个词)或者处理图片(以 patch 为单位)。
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是不是有点眼熟?这跟我前面写的 BERT 和 MAE 其实异曲同工,不过这两位是随机 mask,而非时序性的 mask。
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