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T5,一个探索迁移学习边界的模型

T5 是一个文本到文本迁移 Transformer 模型,通过将所有任务统一视为一个输入文本并输出文本,其中任务类型作为描述符嵌入到输入中。该模型使单个模型可以执行各种各样的有监督任务,例如翻译、分类、Q&A、摘要和回归(例如,输出介于 1 到 5 之间两个句子之间的相似性得分。实际上,这是一个 21 类分类问题,如下所述)。该模型首先在大型语料库上进行无监督的预训练(像 BERT 中一样的隐蔽目标),然后进行有监督训练,其中包含代表所有这些任务的输入文本和相关带标签的数据,也就是文本(其中输入流中的特定标记“将英语翻译为法语”或“ stsb句子1:…句子2”,“问题” /“上下文”等对任务类型进行编码,如上图所示,模型经过训练输出与标记数据匹配的文本。)通过这种为监督学习指定输入和输出的方法,该模型在所有不同的任务之间共享其损失函数、解码器等。

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    国内研究团队提出通过非侵入性脑机超表面平台实现人脑直接无线通信

    无论是侵入性的还是非侵入性的,脑机接口 (BCI)都具有无与伦比的前景,并有望帮助有需要的患者更好地与周围环境互动。受到基于 BCI 的康复技术的启发对于神经系统损伤和截肢,我们提出了一种电磁脑‑计算机‑超表面(EBCM)范式,由人类的认知直接和非侵入性地通过脑信号进行调节。我们通过实验表明,我们的 EBCM 平台可以从基于 P300 的脑电波的诱发电位直接、无创地调节人类的认知。对电磁域中的数字编码信息进行非侵入性处理,这些信息可以通过信息超表面以自动化和无线方式进一步处理和传输。两个EBCM 操作员之间通过准确的文本传输执行人脑的直接无线通信。此外,使用相同的 EBCM 平台展示了其他几个概念验证的精神控制方案,展示了灵活定制的信息处理和合成能力,如视觉光束扫描、波调制和模式编码。

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