تم تطبيق التعلم المتعاقد بنجاح على تعلم تمثيلات ناقلات النص.أظهرت الأبحاث السابقة أن تعلم التمثيلات عالية الجودة يستفيد من الخسارة المنتاقبة ذات الدفعة الحكيمة مع عدد كبير من السلبيات.في الممارسة العملية، يتم استخدام تقنية السلبية الداخلية، حيث سيتم
أخذ إيجازات مثال على كل مثال في دفعة أو أمثلة دفعة أخرى كملقياتها، وتجنب ترميز السلبيات الإضافية.ومع ذلك، ومع ذلك، لا تزال هذه الشروط خسارة كل مثال على جميع الأمثلة الدفاعية وتتطلب تركيب الدفعة الكبيرة بأكملها في ذاكرة GPU.تقدم هذه الورقة تقنية مخزئة للتدرج التي تعود فيها العدوى بين الخسارة الناقضة والتشمس، وإزالة التبعية لتشفير الترميز إلى الوراء على طول البعد الدفوع.نتيجة لذلك، يمكن حساب التدرجات لمجموعة فرعية واحدة من الدفعة في وقت واحد، مما يؤدي إلى استخدام الذاكرة المستمر تقريبا.
