GPT-1架构以及用于微调不同任务的输入转换模块
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2）第二阶段：在微调时，若输入的问题具有结构化特征，例如有序的句子对或文档、问题 和答案的 三元组，则需要首先将问题转化成特定的序列 模块，再进行训练。例如，对于文本蕴涵任务，将前提和假设序列相连接，并在中间插入分隔符；对于相似性任务，则将两个需要比较的句子按照不同顺序排列，分别进行处理后再做比较；对于更复杂的问题回答和常识推理任务，则需要将文本、问题和可能的答案分别连接成不同序列，并对所有序列做独立的模型处理，将结果归一化得到可能答案的输出分布。
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