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Fairseq(-py)是一个序列建模工具包,研究人员和开发人员可以使用它们来训练定制模型,以进行翻译,摘要,语言建模和其他文本生成任务。 我们提供各种序列建模论文的参考实现: 实施文件清单 卷积神经网络(CNN) LightConv和DynamicConv模型 长短期记忆(LSTM)网络基于注意力的神经机器翻译的有效方法(Luong et al。,2015) 变压器(自我关注)网络 注意就是您所需要的(Vaswani et al。,2017) 非自回归变压器 非自回归神经机器翻译(Gu et al。,2017) 通过迭代细化确定性的非自回归神经序列建模(Lee et al.2018) 插入变压器:通过插入操作灵活地生成序列(Stern等人2019) 屏蔽预测:条件屏蔽语言模型的并行解码(Ghazvininejad等,2019) 微调 什么是新的: 2020年12月: