2、自然语言处理中的迁移学习：概念、重要性与应用

自然语言处理中的迁移学习：概念、重要性与应用

1. 迁移学习概述

人工智能（AI）极大地改变了现代社会，机器能够执行人类过去所做的任务，且在速度、成本和某些情况下的效率上更具优势。计算机视觉和自然语言处理（NLP）是AI的两个重要分支。计算机视觉可用于罪犯检测、疾病诊断和植物物种识别等；NLP则专注于人类自然语言数据的分析和处理，如语音转录和语言翻译。

最近的AI技术革命，即所谓的第四次工业革命，得益于大型神经网络训练算法的进步、互联网海量数据的可用性以及图形处理单元（GPU）的强大并行计算能力。尽管AI的发展前景被广泛看好，但实际成果与预期仍有差距。本书旨在帮助读者更好地理解AI、机器学习和NLP的实际潜力，并重点介绍NLP中重要的迁移学习范式。

迁移学习的灵感来源于人类的学习方式，即利用不同任务、语言或领域的先验知识来解决当前问题。例如，会弹奏一种乐器的人学习另一种乐器会更容易，乐器越相似，先验知识的作用越大。大型研究实验室和互联网公司能够利用大量资源训练复杂的模型，但对于普通从业者来说，从头训练这些模型的资源往往是不可及的。迁移学习的出现为解决这一问题提供了可能。

2. 迁移学习的重要性

迁移学习能够将从一组任务和/或领域中获得的知识应用到另一组任务和/或领域中。这意味着，那些使用大量资源训练并开源的模型可以被广大工程社区在新的场景中进行微调并复用，大大降低了资源需求，推动了NLP和AI的民主化。以学习乐器为例，不同任务/领域之间的信息共享可以减少后续任务所需的数据量，如图1.1所示。

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传统范式	迁移学习范式