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论文链接：《Tiny Neural Models for Seq2Seq》
一、摘要
在面向任务的对话系统中应用的语义解析模型需要高效的序列到序列 (seq2seq) 架构在设备上运行。为此，我们提出了一种基于投影的编码器-解码器模型，称为 pQRNN-MAtt。基于投影方法的研究仅限于编码器模型，我们相信这是第一项将其扩展到 seq2seq 架构的研究。生成的量化模型小于 3.5MB，非常适合设备上延迟关键的应用程序。我们表明，在 MTOP（一个具有挑战性的多语言语义解析数据集）上，平均模型性能超过了基于 LSTM 的 seq2seq 模型，该模型使用预训练的嵌入尽管小 85 倍。此外，该模型可以成为提炼大型预训练模型（如 T5/BERT）的有效学生。
二、结论
我们使用QRNN编码器和MAtt解码器将基于投影的表示扩展到设备seq2seq模型。尽管小了85倍，但在MTOP数据集上的评估证明，与使用预训练嵌入训练的LSTM模型相比，该模型是非常有效的。
未来的方向包括采用蒸馏技术(Kaliamoorthi等人，2021年)进一步改进模型，并探索多语言投影的不同标记化方案。
三、模型
带有pQRNN编码器和MAtt解码器的指针生成器网络：
论文泛读196seq2seq的微型神经模型
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[翻译]可视化神经网络机器翻译模型（seq2seq模型的注意力机制）
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论文泛读·adversariallearningforneuraldialoguegeneration
原文翻译导读 这篇文章的主要工作在于应用了对抗训练（adversarialtraining）的思路来解决开放式对话生成（open-domaindialoguegeneration）这样一个无监督的问题。 其主体思想就是将整体任务划分到两个子系统上，一个是生成器... 查看详情
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attentionisallyouneed论文详解（转）
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多标签文本分类代码详解seq2seq模型(代码片段)
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nlp一文理解seq2seq
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深入理解seq2seq模型（sequence2sequence）
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如何使用tensorflow构建seq2seq模型
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深度学习之seq2seq模型以及attention机制
RNN，LSTM，seq2seq等模型广泛用于自然语言处理以及回归预测，本期详解seq2seq模型以及attention机制的原理以及在回归预测方向的运用。1.seq2seq模型介绍 seq2seq模型是以编码（Encode）和解码（Decode）为代表的架构方式，seq2seq模型... 查看详情
学习笔记cb014:tensorflowseq2seq模型步步进阶
神经网络。《MakeYourOwnNeuralNetwork》，用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现，试验效果非常好。循环神经网络和LSTM。ChristopherOlahhttp://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/。seq2seq模型基于循环神经网络序列到序... 查看详情
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