荷叶田田的博客

语言模型，个人理解，也可以认为是，如何从机器的角度，来建模并认知语言。其发展历程基本也和自然语言处理的技术发展历史一致，从规则到统计，再从统计到深度学习。

在处理文本的任务中，也存在预处理这么一个重要阶段，包括诸如统一数据格式、去噪、词形还原、分词之类的基本操作，以及语义分析、关键词提取、对于数据不平衡的处理等更进一步的精细处理。

在自然语言处理的第一步，我们要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，有的是纯 txt 文档，有的是存储在 Excel 中的表格数据，还有的是无法直接打开的 pkl 文件等。刚开始接触编程的同学在这里就犯难了，这可怎么把文本数据拿来进行代码层面的操作呢？事实上，会者不难，针对这些不同类型的数据，可以基于 Python 中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。本实验将介绍一些常见形式文件的操作，相信在学完本实验以后，大家能够非常快速地上手读写及处理大部分类型的文本数据。知识点。

自然语言处理在生物医学领域迅速发展，已经成为当前的研究热点

一看就懂，一学就会！

这是第一个训练只包含解码器的 transformer 的任务。也就是说，该模型被训练来阅读维基百科的文章（没有目录前的开头部分），然后生成摘要。文章实际的开头部分被用作训练数据集的标签至此，我们的 GPT-2 的完全解读，以及对父类模型（只包含解码器的 transformer）的分析就到此结束了。希望读者能通过这篇文章对自注意力机制有更好的理解。在了解了 transformer 内部的工作原理之后，下次再遇到它，你将更加得心应手。

让机器理解语言！