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GShard 论文展示超过 600B 参数的稀疏专家翻译模型
Google 研究者提出 GShard 自动分片机制，并用它在 2,048 个 TPU v3 上训练超过 600B 参数的多语翻译 MoE。
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Google Research 公布开放域对话模型 Meena
Google Research 公布 26 亿参数开放域对话模型 Meena，但未开放外部演示或模型权重。
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Facebook AI Research 发布 RoBERTa
Facebook AI Research 通过调整数据、批量、训练时长和掩码策略，重新训练 BERT，并公开 RoBERTa 论文、权重与 fairseq 实现。
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XLNet 论文与 XLNet-Large 权重公开
Google Brain 与卡内基梅隆大学研究者提出 XLNet，并同步开放 XLNet-Large 检查点和 TensorFlow 代码。
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OpenAI 发布生成式预训练 Transformer（后称 GPT-1）
OpenAI 公开两阶段迁移学习方案：先以语言建模预训练 Transformer，再用少量任务适配完成多类自然语言理解任务。
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ELMo 论文提出深度上下文化词表示
AllenNLP 团队提出 ELMo：从双向 LSTM 语言模型的内部状态提取随上下文变化的词表示，并公开实现与预训练权重。
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