BERT添加新的预训练任务

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説明

コントリビューターガイド

調査方針

リポジトリ内の既存の事前学習タスク（例：マスク言語モデリング、次文予測）を調べてコード構造を理解し、ベースタスククラスを継承してトレーニングループに統合するパターンに従って、ERNIEのエンティティマスキングのような新しいタスクを実装してください。

技術スタック

pythonpytorch

領域

machine learningai

Issue 種別

機能

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-2日

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

おおむね明確

前提条件

PythonPyTorchBERT basics

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

65