<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=GB18030"><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><span lang="EN-US" style=""><font style="line-height: 30.6px;" size="4" face="Times New Roman">Hi Adapters,<o:p></o:p></font></span></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman"; font-size: large;"><br></span></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman"; font-size: large;">Recent years have seen impressive performance of transformer-based models on different
natural language processing tasks. However, it is not clear to what degree the transformers can reason on natural language. To shed light on this question, I will discusses the performance of transformers on different reasoning tasks, including mathematical reasoning, commonsense reasoning, and logical reasoning. </span></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman"; font-size: large;"><br></span></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman"; font-size: large; text-align: start; white-space: pre;">See you there ~</span></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman"; font-size: large; text-align: start; white-space: pre;"><br></span></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><font size="4" face="Times New Roman">Related papers:</font></p><p class="p1" style="margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal; font-size: 17px; line-height: normal;"><font face="Times New Roman"><a href="https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/e992111e4ab9985366e806733383bd8c-Paper.pdf">Leap-Of-Thought: Teaching Pre-Trained Models to Systematically Reason Over Implicit Knowledge</a></font></p><p class="p1" style="margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal; font-size: 17px; line-height: normal;">
                
        
        
                </p><div class="page" title="Page 1">
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                                <div class="column">
                                        <p><span style="font-size: 14pt;"><font face="Times New Roman"><a href="https://openreview.net/pdf?id=Ozp1WrgtF5_">Reasoning with Transformer-based Models:
Deep Learning, but Shallow Reasoning</a></font></span></p>
                
        
        
                <p><font face="Times New Roman"><a href="https://arxiv.org/pdf/2002.05867.pdf"><span style="font-size: 14pt;">Transformers as Soft Reasoners over Language</span><span style="font-size: 14pt;"> </span></a></font></p>
                                </div>
                        </div>
                </div><div data-zone-id="0" data-line-index="1" style="white-space: pre;"><br></div><div style=""><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><span lang="EN-US"><font style="line-height: 30.6px;" size="4" face="Times New Roman">Time: Wed 4:00 pm<o:p></o:p></font></span></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><span lang="EN-US"><font style="line-height: 30.6px;" size="4" face="Times New Roman">Venue: SEIEE 3-414<o:p></o:p></font></span></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><span lang="EN-US"><font style="line-height: 30.6px;" size="4" face="Times New Roman"> </font></span></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><span lang="EN-US"><font style="line-height: 30.6px;" size="4" face="Times New Roman">Best Regards,<o:p></o:p></font></span></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px; margin: 0cm; text-align: justify;"><font style="line-height: 30.6px;"><font size="4" style="" face="Times New Roman">Shanshan</font></font></p></div>