步改进。还有很多其他的基于 的模型,包括谷歌自己的 和 (丰田和谷歌)、IBM 的 -mtl,甚至还有现在新兴的谷歌 。该领域竞争激烈,的机器学习工程师团队相 ws号码列表 互竞争,并与无法解释的人类理解的基准进行竞争。公共排行榜上的专家,为该领域 ws号码列表 添加了游戏化元素。最受欢迎的排行榜是竞争激烈的 和 。 代表斯坦福问答数据集,它是由基于 Wikipedia 文章的问题以及由众包提供的答案构建的。当前
版本的数据集是第二次迭代,因为 几乎被自然语言研究人员击败。第二代数据集 2.0 代表了一个更复杂的问题数据集,并且在数据集中还包含有意数量 ws号码列表 的冲突问题(没有答案的问题)。包含矛盾问题背后的逻辑是有意的,旨在训练模 ws号码列表 型学习了解他们不知道的内容(即未回答的问题)。 是整体语言理解评估数据集和评分。 是第二代 ,因为 再次变得太容易被机器学习模型击
败。机器学习领域的大多数公共排行榜都变成了具有丰富问答数据集的学术论文,竞争对手可以在这些论文上改进他们的模型。例如,是 发布的学术文章、数据集和随附的排名;又名微软机器阅读理解数据集。 数据集由超过 万个真实 用户查询和超过 个自然语 ws号码列表 言响应组成。所有研究人员都可以使用此数据集来改进模型。效率和计算费用 年末至 年被 ws号码列表 人们铭记为公共排名飞跃的一年,创造了当今最先进的自然语言机器学习模型。随着争夺各种前沿排名的竞争愈演愈烈,