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本科毕业论文质量参差不齐，面临创新能力不足、注水严重、时间紧张及降重困难等问题。虽有锻炼价值，但也有必要探讨是否可变为“可选项”。改革应基于系统思维，考虑专业特性和学生兴趣，以多元形式评估大学四年学习成果，促进人才培养模式的适应和变革。

XLNet是基于Transformer-XL的广义自回归预训练模型，它通过 Permuted Language Model 拆分LM顺序以结合BERT和GPT的优点。为克服单向信息限制，提出双流自注意力机制。其目标是在部分损坏序列恢复中获取双向上下文，但引入独立性假设及下游任务一致性问题。XLNet旨在优化这两种预训练方法，通过打破自然顺序来提高模型的灵活性和适应性。

文章概述了在自然语言处理中，使用无监督fine-tuning方法通过WebText数据集训练大型语言模型，即使不依赖标准CoQA数据集，仍能取得显著成果。这种方法表明增加数据集大小和复杂性未达到Transformer的极限，并提供了新的研究路径。有监督学习对数据分布敏感，导致模型专长但缺乏全能能力；传统多任务学习在NLP中受限于数据量和标注难度。文章尝试无监督预训练作为替代，并利用语言模型的自动编码或预测性质来适应不同下游任务，通过调整输入结构使其能适用于多种具体任务。无需显式带标签的学习是因为下游任务本身包含类似的语言建模信息。

NeurIPS 2020年度最佳论文奖由OpenAI团队研发的GPT-3获得，这款人工智能模型在无需微调的情况下通过少量交互学习展示了出色性能，特别是在NLP任务上。然而，研究也指出GPT-3在某些数据集上的少样本学习仍存在挑战和大型Web语料库训练的问题。该成果验证了语言模型参数扩展对于提高无监督学习能力的重要性。