XLM समर्थन

表1显示了XNLI的结果，并增加了一些额外的细节。(i) 该方法的模型数量（#M），(ii) 训练模型的数据（D），以及(iii) 模型预训练语言数量（#lg）。正如我们在结果中所显示的，这些参数对性能有很大影响。第#M列指定了模型选择是在每种语言的开发集上单独进行的（N个模型），还是在所有语言的联合开发集上进行的（单一模型）。我们观察到，当我们从N个模型到单一模型时，总体准确率下降了0.6，从71.3下降到70.7。我们鼓励社区采用这种设置。对于跨语言迁移，虽然这种方法不完全是zero-shot迁移，但我们认为，在实际应用中，每一种语言都有少量的监督数据可供验证。

Convert Excel to XML

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How Excel to XML Converter works?

Excel to XML conversion can be used to create an XML structured document from the Excel spreadsheet. This XML can be used to import data into some external system or for a data storage.

Reading Excel file

Excel file has the data stored in a form of spreadsheets or tables and the XLM समर्थन XLM समर्थन styles which define how the data should be visually represented.

Saving XML file

For saving Excel spreadsheet into XML we transform columns of the table into the nested structure of the XML document.

Custom Excel to XML Conversion

There is a possibility to customize the output of the Excel to XML Converter by defining the specific rules for the data transformation.

Excel Format

Excel format is the file format used in Microsoft Office Excel program.
File in Excel format has extension: .xls or .xlsx, depending on the XLM समर्थन Excel version.
Data inside Excel file is stored in a form of spreadsheets or tables.

XML File Format

XML Format

XML is an abbreviation from "Extensible Markup Language".
XML is both machine-readable and human-readable format and can be edited in any text editor.

XML XLM समर्थन Tags

XML Tags should have correctly defined names, starting with a character, and not a number.
For example,
valid:
not valid:

Start and End Tags

XML Root Element

XML document can have only one root element. Root element is a start-tag and end-tag, and the rest of the XML content should be placed inside those tags.
For example,

..xml content here

Special Characters Escaping

• < represents "
• > represents ">"
• & represents "&"
• ' represents "'"
• " represents '"'

जैसा कि XLM बैल थक गए हैं, क्या एक और अल्पकालिक गिरावट की उम्मीद की जा सकती है

तारकीय लुमेन्स [XLM] हाल के हफ्तों में मूल्य चार्ट पर अच्छा प्रदर्शन करने में कामयाब रहे। सितंबर की शुरुआत से यह उच्च समय सीमा में रहा है, हालांकि इसमें ऊपर की ओर महत्वपूर्ण अस्थिरता देखी गई। पिछले दो हफ्तों में विशेष रूप से एक्सएलएम $ 0.106 के निचले स्तर से लगभग 22% बढ़कर $ 0.1297 के उच्च स्तर पर पहुंच गया है।

लेकिन पिछले कुछ दिनों में एक्सएलएम में सुधार हुआ है, XLM समर्थन और पुलबैक एक अल्पकालिक डाउनट्रेंड में बदल गया है क्योंकि कीमत $ 0.125 तक नहीं रह सकती है। क्या भालू फिर से जीत का स्वाद चख सकते हैं, और इस सप्ताह XLM को $ 0.116 पर वापस धकेल सकते हैं?

आने वाले दिनों में देखने के लिए दो समर्थन क्षेत्र

स्रोत: ट्रेडिंग व्यू

XLM दो दिनों में

OI निराश लंबे समय की कहानी को स्पिन करता है

एक्सएलएम स्पष्ट हित पिछले 24 घंटों में काफी कमी आई है। इसी समय, कीमत भी अपने सबसे निचले स्तर पर लगभग 5% गिर गई। इसके अलावा, शॉर्ट-टर्म चार्ट्स ने प्रगति में गिरावट का रुख दिखाया। वायदा बाजार ने यह भी सुझाव दिया कि खरीदार कमजोर थे, और गिरावट कुछ और समय तक जारी रह सकती है।

बिटकॉइन केवल 2% बढ़ा, $19.4k से $19k तक। फिर भी, इसने पहले ही कई altcoins को अपने मूल्य चार्ट पर तेज गिरावट के बाद देखा है। पिछले कुछ दिनों के कारोबार में XLM समर्थन बिटकॉइन के $ 20k के ब्रेकआउट के लिए तैयार होने का एक तेज आख्यान नीचे गिरा दिया गया था। यदि बिटकॉइन $19k समर्थन खो देता है, तो $ 17.8k बैल का अगला गढ़ होगा।

.116 से .13 तक बढ़ गया। फाइबोनैचि रिट्रेसमेंट स्तर (पीला) दर्शाता है कि .1266 और .1247 पर महत्वपूर्ण समर्थन स्तरों का XLM समर्थन बचाव नहीं किया गया था। लेखन के समय, XLM के लिए समर्थन के दो क्षेत्र थे। सियान में हाइलाइट किए गए, ये पॉकेट पिछले दो हफ्तों में महत्वपूर्ण समर्थन और प्रतिरोध स्तर रहे हैं।

एक घंटे के चार्ट पर रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (आरएसआई) 38 पर था, जो तटस्थ 50 से काफी नीचे था। पिछले दो दिनों में निचले उच्च और निचले स्तर के गठन का मतलब था कि एक्सएलएम एक अल्पकालिक डाउनट्रेंड में था। विस्मयकारी थरथरानवाला (एओ) ने भी मजबूत मंदी की गति दिखाई। हालाँकि, इसने अपने हिस्टोग्राम पर हरे रंग की पट्टियाँ बनाईं क्योंकि कीमत $ 0.122 से पलट गई। फिर भी, कम समय सीमा डाउनट्रेंड अभी तक तोड़ा नहीं गया है।

XLM-R: 大规模无监督跨语言表示模型

本文显示，对多语言模型进行大规模的预训练，可以为各种跨语言转换任务带来显著的性能提升。我们使用超过2TB的CommonCrawl过滤数据，在一百种语言上训练了一个基于Transformer的mask语言模型。我们的模型被称为XLM-R，在各种跨语言基准上明显优于多语言BERT（mBERT），包括在XNLI上的平均准确性+14.6%，在MLQA上的平均F1 Score+13%，以及在NER上的F1 Score+2.4%。XLM-R在低资源语言上的表现特别好，与以前的XLM模型相比，斯瓦希里语的XNLI准确率提高了15.7%，乌尔都语提高了11.4%。我们还对实现这些收益所需的关键因素进行了详细的经验分析，包括(1)正向迁移和容量稀释之间的权衡，以及(2)高资源和低资源语言在规模上的表现。最后，我们首次展示了在不牺牲每一种语言性能的情况下进行多语言模型的可能性；XLM-R在GLUE和XNLI基准上与强大的单语言模型相比非常有竞争力。我们将公开提供我们的代码、数据和模型。

在本文中，我们首先介绍了对规模化多语种语言模型的权衡和限制的全面分析，这受到最近单语种扩展工作的启发（Liu等人，2019）。我们衡量了高资源和低资源语言之间的权衡，以及语言采样和单词量的影响。当我们在固定的模型容量下扩展语言数量时，实验暴露了一种权衡：更多的语言导致低资源语言的跨语言性能更好，直到一个点，之后单语言和跨语言基准的整体性能会下降。我们把这种权衡称为多语言性的诅咒，并表明它可以通过简单地增加模型容量而得到缓解。然而，我们认为，对于未来的XLU系统来说，这仍然是一个重要的限制，其目的是在更小的计算预算内提高性能。

二、相关工作

我们使用一个Transformer模型（Vaswani等人，2017年），用多语言MLM目标（Devlin等人，2018年；Lample和Conneau，2019年）训练，只使用单语言数据。我们对每种语言的文本流进行采样，并训练模型以预测输入中的mask token。我们使用Sentence Piece（Kudo和Richardson，2018年）直接在原始文本数据上应用子词tokenization，并使用unigram语言模型（Kudo，2018）。我们使用与Lample和Conneau（2019）相同的抽样分布对不同语言的批次进行抽样，但α=0.3。与Lample和Conneau（2019）不同，我们不使用语言嵌入，这使我们的模型能够更好地处理代码转换。我们使用250K的大单词表量，并使用完全的softmax，训练两种不同的模型。XLM-R Base（L=12，H=768，A=12，270M参数）和XLM-R（L=24，H=1024，A=16，550M参数）。对于我们所有的消融研究，我们使用BERTBase架构，其单词量为150K tokens。附录B详细介绍了本文中提到的不同模型的架构。

XLM-R在100种语言上进行了训练；我们在附录A中提供了一份完整的语言清单和相关的统计数据。图1列出了XLM-R和XLM-100共享的88种语言的iso代码，XLM-100是Lample和Conneau（2019）在100种语言的维基百科文本上训练的模型。

图1：用于mBERT和XLM-100的Wiki-100语料库和用于XLM-R的CC-100中出现的88种语言的数据量（GiB）（对数尺度）。CC-100使数据量增加了几个数量级，特别是对于低资源语言。

五、分析和结果

5.1 改进和理解多语言mask语言模型

迁移-稀释折衷和多语言性的诅咒

图2：迁移干扰的权衡：低资源语言从扩展到更多的语言中受益，直到稀释（干扰）开始出现并降低整体性能。

图4：为模型添加更多的容量可以缓解多语言的诅咒，但对于中等规模的模型来说，仍然是一个问题。

图5：关于高资源与低资源的权衡：XLM-100的批次语言采样的影响。

图6：关于XLM-100在固定容量和增加容量时单词量的影响。

更大规模的数据集和训练：

图3：维基百科与CommonCrawl。当在CC上训练时，XLM-7获得了明显更好的性能，特别是在低资源语言上。

XLM解读（论文 + PyTorch源码）

MagicBubble 于 2019-04-25 17:38:08 发布 5888 收藏 24

1. 引入了一个新的无监督方法，用于训练多语的表征，并且提出两个单语的预训练LM目标
2. 提出了一种新的有监督方法，使用平行语料，来增强多语预训练的表现
3. 在跨语言分类、有/无监督机器翻译任务上，达到了新的SoTA
4. 对于resource比较少的语言，用这种预训练方式很有帮助
5. 重点来了！有源码和预训练模型

二. XLM原理

1. 多语词表构建

与BERT一样，这里也是使用BPE，但不是简单地把各个语言的bpe词表进行拼接，那样也太大了，，这里是先对多语语料按照如下的概率进行采样，然后将多语语料进行拼接，最后进行正常的BPE统计。采样的目的是对大语种的语料和小语种的语料进行一下平滑，省的全采到大语种上面了，小语种连词表都没有了（或者小语种都被按照char拆分了）。。这里取 α = 0.5 \alpha=0.5 α = 0 . 5 。

q i = p i α ∑ j = 1 N p j α w i t h p i = n i ∑ k = 1 N n k q_i = \frac^N p_j^ \alpha>\ with\ p_i = \frac^N n_k> q i ​ = ∑ j = 1 N ​ p j α ​ p i α ​ ​ w i t h p i ​ = ∑ k = 1 N ​ n k ​ n i ​ ​

2. 预训练任务

1. CLM：Causal Language Model，无监督单语单向LM训练任务，就是用Transformer进行LM的单向训练。
2. MLM：Masked Language Model，无监督单语双向LM训练任务，与BERT一样。
3. TLM：Translation Language Model，有监督翻译LM训练，拼接平行双语语料，然后执行MLM，以期这样能学到翻译的对齐信息？

• BERT在预训练构造输入的时候，用的都是pair的输入方式，其实就是先构建NSP的数据，然后再mask并构造MLM的数据。输入会规定一个最大长度，然后选择两个句子组（句子组的概念就是把物理上相邻的多个句子当成一整个句子，中间不加入任何句子的分隔符），满足在这个长度内即可。
• XLM在预训练的时候，对于CLM和MLM都是用的stream的方式，将多个物理上的句子（不一定相邻？）通过分隔符连接起来作为输入，对于TLM的构造与前者一样，只不过又拼接了一个平行语料。同时，去掉了BERT里面的句子id标识，改成了语言的id标识。

四. PyTorch实现

在机器翻译这个场景下，论文首先用CLM/MLM对MT的encoder和decoder进行预训练。其实这里就是用的多种语言的单语语料，输入词表是多语的，然后用CLM/MLM训练语言模型，并将其参数作为后续MT的encoder和decoder的初始参数，对decoder的初始化是只初始化其中与encoder相同的部分，即不初始化encoder-decoder-attention的部分。感觉这样也是一种思路啊，一般都认为decoder是没法初始化的，这里却可以这样初始化？？

下面来看 clm_step 和 mlm_step 各自的实现：

仔细看这两者的实现，其实只在generate batch上不同，CLM只需要生成正常的序列即可，而MLM则需要进行 mask_out 的操作，这里与BERT一致，也不再赘述。

其中的 mt_step 是翻译训练，可以是A->B的翻译，也可以是noise_A->A的翻译； bt_step 是back-translation训练，主要是A->B->A的这种训练。其实现方式如下：

代码还是比较清晰的，对于 mt_step ，就是直接调用encoder和decoder进行正常的MT训练；而对于 bt_step ，则首先在eval模式下离线生成A->B’，而后再进行B’->A的正常MT训练。

预训练的部分和前面那个MT任务中的预训练一样，都是使用 mlm_step 这个函数，只不过在构建语料的时候，加上了使用平行语料进行mask的部分。

Stellar Lumens

Stellar was made XLM समर्थन to support digital representations of any currency, but it also has its own native token called the lumen (XLM). The lumen fulfills a special role in the network. By design, Stellar requires that each account hold a small number of lumens at all times.

This lumen requirement is modest — a few is more than enough for most accounts. The full technical details are covered in the Stellar developer docs, but, below, we explore some high-level concepts.

Intro to Stellar

The Power of Stellar

Stellar for Remittances

Why does Stellar require lumens?

The need for lumens arose out of the fundamental design of Stellar’s ledger system. Simply put, it’s too easy to use. Without some nominal barrier or cost, the ledger could become filled with spam or nonsense, XLM समर्थन or used as a kind of arbitrary database system. These outcomes would defeat the intent behind Stellar: to be a fast, efficient payments system.

To solve this, we needed to introduce just the slightest bit of friction to deter bad or frivolous actors. Imposing a minimum balance on each account and a very small per-transaction fee were chosen as these deterrent costs. Right now, the minimum balance is 1 lumen and the minimum per-transaction fee is 0.00001 lumen. These are small enough to keep Stellar widely accessible, but big enough to discourage large-scale bad behavior.

The lumen supply

Unlike the tokens of other blockchains, lumens aren’t mined or awarded by the protocol over time. Instead, 100 billion lumens were created when the Stellar network went live, and for the first 5 or so years of Stellar’s existence, the supply of lumens also increased by 1% annually, by design.

That inflation mechanism was ended by community vote in October 2019. And in November 2019, the overall lumen supply was reduced. Now there are about 50 billion lumens, total, in existence, and no more lumens will be created.

Nearly 20 billion lumens are out in the open market, and the Stellar Development Foundation retains the other 30 billion or so to develop and promote the growth of Stellar, per its mandate. Those lumens will enter the public markets over the next few years. Anyone who wants a complete accounting for all lumens in existence should visit our Lumen Accounting guide for detailed explanations of major lumen metrics, as well as instructions on how to calculate supply details XLM समर्थन from the ground-up using Stellar’s APIs.

How to buy and store lumens

You need lumens to use Stellar. Luckily, they’re for sale on many exchanges and available for trade directly on the Stellar network as well. See our longer list of lumen-supporting exchanges for options.

Note that digital currencies can be volatile and buying them can be risky. While lumens will always have utility in the Stellar network, the price of lumens denominated in fiat currency may change, and you could lose significant value.

For storing lumens and for easy access to network features like payments and peer-to-peer sends, we recommend a hardware or digital wallet from our Projects and Partners wallets list.