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Este artigo aborda os desafios de segurança em agentes conversacionais de ponta a ponta, propondo um quadro de referência baseado em design sensível a valores e um conjunto de ferramentas para auxiliar os pesquisadores na tomada de decisões sobre o treinamento e a liberação responsável desses modelos.
O artigo apresenta o BERT, um novo modelo de representação linguística baseado em Transformers bidirecionais pré-treinados em texto não rotulado, que pode ser ajustado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural com apenas uma camada adicional, alcançando resultados state-of-the-art em onze benchmarks.
O artigo apresenta o Transformer, uma nova arquitetura de rede neural baseada exclusivamente em mecanismos de atenção que dispensa recorrência e convoluções, alcançando resultados superiores em tarefas de tradução automática e demonstrando alta eficiência no treinamento e generalização para outras tarefas.
Os autores propõem duas novas arquiteturas de modelo que permitem o aprendizado eficiente de representações vetoriais de palavras de alta qualidade em grandes conjuntos de dados, alcançando desempenho superior em tarefas de similaridade semântica e sintática com custo computacional significativamente reduzido.