8、自然语言处理模型与问答系统技术解析

自然语言处理模型与问答系统技术解析

在自然语言处理（NLP）领域，各种模型不断涌现，为解决不同的语言任务提供了强大的工具。同时，问答系统作为一种重要的应用，也在不断发展和完善。本文将介绍一些常见的NLP模型，并深入探讨问答系统的构建和实现。

常见的NLP模型

• GPT类模型
  • GPT-Neo和GPT - J - 6B ：由EleutherAI训练的类似GPT的模型。EleutherAI的研究人员旨在重现并发布与GPT - 3规模相当的模型。目前的模型是1750亿参数完整模型的较小变体，分别具有27亿和60亿参数，可与OpenAI提供的较小GPT - 3模型竞争。
• 编码器 - 解码器分支模型
  • T5 ：将所有自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）任务统一为文本到文本的任务。它采用原始的Transformer架构，使用大规模爬取的C4数据集进行预训练，结合掩码语言建模和SuperGLUE任务，将它们都转换为文本到文本的任务。拥有110亿参数的最大模型在多个基准测试中取得了最先进的结果。
  • BART ：在编码器 - 解码器架构中结合了BERT和GPT的预训练过程。输入序列会经历多种可能的转换，如简单掩码、句子排列、标记删除和文档旋转等。这些输入通过编码器，解码器需要重建原始文本，使其可用于NLU和NLG任务，并在两者上都实现了最先进的性能。