收藏级教程：预训练语言模型发展史——从ELMo、BERT到GPT，大模型的必经之路

原创于 2025-10-20 10:45:00 发布 · 1.5k 阅读

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本文系统梳理了大模型之前的预训练语言模型发展历程，从ELMo、GPT、BERT等里程碑模型，到各类改进创新如RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等知识增强型模型，以及UniLM、XLNet等新型架构。文章详细分析了各模型的核心思想、技术突破和优缺点，揭示了预训练语言模型如何通过pretrain-finetune范式推动NLP发展，为理解大模型演进提供了坚实基础。

1、预训练语言模型的里程碑

预训练语言模型要从词向量说起。词向量利用文本数据，构造出词之间的共现关系，一般将在一句话中共现的词作为正样本，随机负采样构造负样本，采用CBOW或Skip-Gram的方式进行训练，以此达到让经常共现的词，能够具有相似向量化表示。其本质是NLP中的一个先验：频繁在文本中共现的两个词，往往语义是相近的。然而，词向量的问题也比较明显，同一个词在不同的语境中，含义往往是不同的，而词向量对于某一个词只能生成一个固定的向量，无法结合语境上下文信息进行调整。

Deep contextualized word representations（ACL 2018） 提出了ELMo模型，利用双向LSTM模型结合上下文语境信息生成词的embedding。ELMo和以往的词向量模型最大的差别是，每个词的embedding都是整个句子的一个函数，即每个词的embedding和这个句子的上下文信息是相关的。ELMo语言模型的模型结构采用了一个正向LSTM和一个反向LSTM联合训练的方式，优化两个方向的语言模型优化目标。在完成训练后，每个单词在每层LSTM都会产生正向、反向两个embedding，对每个单词所有层的embedding拼接在一起，得到这个词在这句话中的embedding。ELMO在使用到下游任务时，会把数据每句话先过一遍ELMo，得到每个词的embedding，然后将ELMo生成的embedding和通过词向量得到的embedding拼接到一起，用于后续任务预测。

此后，语言模型预训练成为NLP中的核心之一。在Improving Language Understanding by Generative Pre-Training（2018） 中提出了GPT模型。相比ELMo，GPT真正意义实现了pretrain-finetune的框架，不再需要将模型中的embedding取出来，而是直接把预训练好的模型在下游任务上finetune，对于不同任务采用不同的输入或输出层改造，让下游任务更贴近上游预训练模型。值得一提的是，在后续的prompt等优化中，又将下游任务向上游任务的贴近更近了一步，即将下游任务的输入和输出逻辑也进行变化去适应上游任务。让下游任务向上游任务对齐，是一个NLP中的发展方向。GPT模型主体采用的是Attention Is All You Need（NIPS 2017） 提出的Transformer模型，使用的优化目标是正向语言模型。

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding（2018） 提出了Bert模型，也是目前在NLP中应用最广泛的预训练模型之一。相比GPT和ELMo，Bert采用了一种Mask Language Model（MLM）这一不同的目标，通过随机mask掉输入文本中的某些token，然后利用上下文信息进行预测，实现对数据语义关系的提取。这种MLM相比之前的语言模型优化目标优点是，可以从多个方向同时进行信息抽取来预测当前token，而传统的语言模型（前向后后向）每一次只能从一个方向提取信息。即使将前向和后向结合，也无法实现真正意义上的同时利用前后文信息预测当前token。同时，Bert还引入了Next Sentence Prediction（NSP）任务，在预训练阶段构造了两个文本pair对输入，预测这两个文本的相关性。这个任务相当于是在sentence维度的信息提取，和下游的文本匹配类任务更加契合，这在单纯的语言模型中是难以学到的。

对Bert、GPT、ELMo三者模型结构图的一个简要对比如下，可以帮助更清晰的理解三类模型的差异。

上文介绍了ELMo、GPT、Bert等3个预训练语言模型的代表工作。下面我们梳理一下，在此之后，学术界对这些经典的预训练语言模型进行了哪些方面的改进和创新。

2、针对GPT的改进创新

在GPT之后，OpenAI进一步提出了GPT-2、GPT-3，旨在通过更大的模型容量、更多的训练语料进一步提升预训练语言的效果。Language Models are Unsupervised Multitask Learners（2018） 提出了GPT-2。本文相比GPT增加了语料、增大了模型尺寸，模型的基本结构和GPT差不多。GPT-2的核心思想是，任何一个有监督NLP任务，都可以看成是语言模型的一个子集，只要预训练语言模型的容量足够大，理论上就能解决任何NLP任务。任何NLP任务都可以表示成p(output | input, task)的形式，语言模型就是无监督的多任务学习。因此GPT-2的核心就是提升模型的容量和数据多样性，让语言模型能够达到解决任何任务的程度。

在随后的Language Models are Few-Shot Learners（2020） 中提出了GPT-3，进一步增大了模型尺寸，模型参数量是GPT-2的100倍。GPT-3的核心思想在于不进行finetune（zero-shot learning）就可以对下游任务生成预测结果，其做法为将下游任务转换为一系列的文本，直接通过语言模型预测出结果。下图为一个例子，对比了finetune方法和GPT-3中提出的zero-shot方法的区别，便于对这种预测方法进行理解。通过增加对任务的描述文本，来让模型知道当前要解决什么任务，进而实现预测。

可以看出，GPT的后续优化思路，建立在不断提升训练语料丰富度和模型容量，使语言模型能够从大量文本中学习到各个NLP任务的解决方法，再通过zero-shot learning的方式实现不进行finetune，而是将下游任务转换成语言模型的输入形式，来让预训练模型直接进行下游任务预测。

在GPT的基础上，Meta在LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models中提出了LLaMA，LLaMA是目前很多SOTA开源大模型的基础，包括DeepSeek、千问等在内的很多大模型的模型机构大体上都沿用了LLaMA。LLaMA的主体结构仍然基于Transformer，相比于GPT主要引入进行了一些结构上的细节优化，包括Pre-Normalization、RMSNorm、SwiGLU激活函数、Rotray Embedding等模块进一步提升语言模型效果。

3、针对BERT的改进创新

在Bert的基础上，有很多针对其的改进，这里我们主要介绍3个模型。RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach（2019） 细致的对Bert模型的训练方式进行了对比实验和分析，并基于此总结出了能够提升Bert效果的训练方法。相比Bert，RoBerta的主要改进在于3个方面。首先采用了dynamic mask，即每个文本进入训练时动态mask掉部分token，相比原来的Bert，可以达到同一个文本在不同epoch被mask掉的token不同，相当于做了一个数据增强。其次，分析了训练样本应该如何构造，原来的Bert采用segment pair的形式，训练样本为两个segment组合到一起并使用NSP任务预测两个任务是否相关。RoBERTa发现从同一个document构造输入单句子的输入文本而非pair对，并且不使用NSP任务，效果会有一定提升。最后，RoBERTa增大了batch size以及对BPE（输入文本的分词方法进行了升级。

ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS（2020） 提出了一个轻量级的Bert模型，以此降低Bert的运行开销。为了减少Bert资源开销，本文主要提出了两个优化：Factorized embedding parameterization以及Cross-layer parameter sharing。Factorized embedding parameterization对输入的embedding进行分解，原始的Bert将token输入的embedding维度E和模型隐藏层维度H绑定了，即E=H，前者表示每个token固有信息，后者表示每个token结合了上下文的动态信息，后者被证明是更重要的。因此本文提出可以让E和H接绑，选择一个较小的E不会影响模型效果，同时显著降低了由于输入词表V变大带来的内存开销上升。具体的，将E变成远小于H的维度，再用一层全连接将输入embedding映射到H维。这样模型embedding部分参数量从V*H下降到了V*E+E*H。Cross-layer parameter sharing让Bert每层的参数是共享的，以此来减小模型参数量。

除了上述两个降低Bert运行开销的优化外，ALBERT提出了inter-senetnce loss这一新的优化目标。原来Bert中的NSP任务可以理解为topic prediction和coherence prediction两个任务。其中topic prediction是一种特别简单的任务，由于其任务的简单性，导致coherence prediction学习程度不足。本文提出将coherence prediction单独分离出来，相比Bert，正样本仍然是一个document相邻的两个segment，负样本变成这两个segment的顺序交换。

ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS（ICLR 2020） 对pretrain阶段的MLM任务进行了优化。该方法的核心思路采用了GAN的思路。模型包括一个generator 和一个discriminator。输入文本仍然会被随机mask，然后generator会生成被mask掉的token，这里和MLM类似。而discriminator会判断每个位置的token是否是generator生成的（如果generator正好生成了正确的token，也认为其生成的是正确的）。通过这种对抗学习的方式，让discriminator预测被mask掉的token能力逐渐增强，也即从文本中提取信息的能力增强。最终的预训练模型使用的是discriminator部分。ELECTRA的缺点在于由于有了一个单独的Generator，模型整体开销会更大，Generator一般采用一个参数量较少的MLM。

4、引入知识的预训练

ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities（2019） 从知识增强的角度对Bert进行优化。相比原来的Bert，ERNIE引入了如知识图谱等外部知识信息。这样的好处在于，有一些文本如果不知道某些词组代表一个实体的话，模型是很难学习的，例如一些人名、地名等。如下面的例子，不知道橘子中的这些实体是书名、歌名，就无法识别出作者的职业。

ERNIE在Bert中引入了知识图谱中的实体信息，模型结构如下图。模型主要分为T-Encoder和K-Encoder两个部分。T-Encoder类似Bert，从输入的文本上提取每个token的信息表示。K-Encoder主要是引入知识信息，将输入文本中的实体识别出来，然后获取这些实体的embedding（利用TransE在构造好的知识图谱上预训练得到），然后将token的embedding和实体的embedding进行一个融合，融合方法是将实体embedding添加到对应token序列的位置。每层融合输入上一层的token embedding和entity embedding，生成新的token embedding和entity embedding，公式可以表示为：

此外，ERNIE在预训练阶段增加了token-entity relation mask任务，在20%的entity上，会mask掉token和entity的对齐关系，让模型来预测当前token对应的是哪个entity。

此外，还有一个同名工作***ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration（2019）***也使用了类似的思路，希望通过引入外部知识信息提升预训练模型效果。和Bert主要差别在于，本文将MLM任务分成basic-level、phrase-level、entity-level三种类型，在entity-level mask中，mask掉的不是单个token，而是输入文本中某个entity对应的连续多个token，其和Bert的差异如下图。

后面这篇工作后续又推出了2.0版本，ERNIE 2.0: A Continual Pre-Training Framework for Language Understanding（2019）。该工作在pretrain阶段引入了很多task来辅助pretrain阶段的学习。首先构造pretrain阶段的任务，主要是无监督或弱监督的训练数据容易获得的任务，同时也会引入知识图谱中的信息构造一些训练任务。接下来，本文采用continual multitask learning的方式，不断构造新的任务，并且以增量的方式进行多任务学习，每来一个任务都把历史所有任务放到一起进行多任务学习，避免忘记历史学到的知识。本文的核心点在于提出的多种构造预训练任务的方式，包括Knowledge Masking Task（即上一篇ERNIE中的对entity或phrase进行mask）、Capitalization Prediction Task、Token-Document Relation Prediction Task等，感兴趣的同学可以阅读论文深入了解。

5、其他类型的预训练语言模型

在GPT和BERT的启发下，后续涌现了很多其他类型的预训练语言模型，这里主要介绍UniLM、XLNet、BART、T5等4种。

Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation（NIPS 2019） 提出了UniLM预训练语言模型。本文首先总结了之前语言模型的特点：EMLo采用前向+后向LSTM、GPT采用从左至右的单向Transformer、BERT采用双向Attention。虽然BERT的双向Attention取得很好效果，但是这种特性也导致其无法像GPT等使用单向方法的语言模型一样适用于文本生成这种任务。UniLM融合了3种语言模型优化目标，通过精巧的控制mask方式来在一个模型中同时实现了3种语言模型优化任务，在pretrain过程交替使用3种优化目标。下图比较形象的描述了UniLM是如何利用mask机制来控制3种不同的优化任务，核心思路是利用mask控制生成每个token时考虑哪些上下文的信息。

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding（NIPS 2019） 提出了XLNet模型，融合了BERT和GPT这两类预训练语言模型的优点，并且解决了BERT中pretrain和finetune阶段存在不一致的问题（pretrain阶段添加mask标记，finetune过程并没有mask标记）。本文将无监督语言模型分成两类，一类是AR自回归模型，如GPT、ELMo这种使用单向语言模型建模概率分布的方法；另一类是AE自编吗模型，如BERT这种通过预测句子中token的方法。XLNet融合了AR模型和AE模型各自的优点，既能建模概率密度，适用于文本生成类任务，又能充分使用双向上下文信息。XLNet实现AR和AE融合的主要思路为，对输入文本进行排列组合，然后对于每个排列组合使用AR的方式训练，不同排列组合使每个token都能和其他token进行信息交互，同时每次训练又都是AR的。但是，实现这种模式也存在很多问题，文中针对这些问题提出了解法，由于篇幅原因具体内容我们会在后续相关文章再进行详细介绍。

BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension（2019） 提出了一种新的预训练范式，包括两个阶段：首先原文本使用某种noise function进行破坏，然后使用sequence-to-sequence模型还原原始的输入文本。下图中左侧为Bert的训练方式，中间为GPT的训练方式，右侧为BART的训练方式。首先，将原始输入文本使用某些noise function，得到被破坏的文本。这个文本会输入到类似Bert的Encoder中。在得到被破坏文本的编码后，使用一个类似GPT的结构，采用自回归的方式还原出被破坏之前的文本。

文中尝试了多种类型的noise function，如token masking、sentence permutation、text infilling等，其中sentence permutation+text infilling的方式取得了最好的效果。Text infilling指的是随机mask某些span。下图展示了文中提出的一些noise function方法。

Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer（2023） 统一了各种类型的文本到文本任务，提出了一种统一的Encoder-Decoder语言模型，该方法也是目前业内很多其他领域的大模型使用最多的架构。文中对Encoder-Decoder、纯Decoder、UniLM等方式进行了对比验证，发现Encoder-Decoder的效果是最优的。通过prompt将所有NLP任务都统一成文本到文本的生成任务，训练统一的T5模型。

6 、总结

本文介绍了预训练语言模型的发展历程，包括EMLo、BERT、GPT等经典模型，也包括在此基础上的一些改进创新。这一阶段属于深度学习语言模型高速发展的阶段，整体基于pretrain-finetune的范式解决各类NLP问题。在后续的章节中，会为大家介绍大模型阶段语言模型的进一步发展，包括ChatGPT、DeepSeek、PaLM等各类成熟的大模型。

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