Transformer大模型实战 MBERT 模型的多语言表现

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1. 背景介绍

近年来，深度学习在自然语言处理 (NLP) 领域取得了显著进展，其中 Transformer 架构的出现更是掀起了 NLP 领域的革命。Transformer 模型凭借其强大的序列建模能力和并行计算效率，在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务上取得了突破性的成果。

M-BERT 是基于 Transformer 架构的多语言预训练语言模型，由 Google AI 团队开发。它通过在多个语言上进行预训练，学习了丰富的跨语言知识，能够有效地处理不同语言的文本任务。

2. 核心概念与联系

2.1 Transformer 架构

Transformer 架构的核心是注意力机制 (Attention)，它允许模型关注输入序列中与当前位置相关的关键信息，从而更好地理解上下文关系。Transformer 模型由编码器 (Encoder) 和解码器 (Decoder) 组成。

• 编码器: 将输入序列映射到一个隐藏表示，捕捉序列中的语义信息。
• 解码器: 基于编码器的输出生成目标序列，例如机器翻译中的目标语言文本。

Transformer 架构的优势在于：

• 并行计算: 注意力机制允许模型并行处理输入序列，提高训练效率。