8、预训练语言模型：发展、应用与优化

预训练语言模型：发展、应用与优化

1. 模型对比与优势

在自然语言处理领域，预训练语言模型不断发展，展现出强大的语义理解能力。BERT 模型等取得了优异成果，而百度的 ERNIE 系列模型更是表现出色。

1.1 ERNIE1.0

ERNIE1.0 利用海量数据中的词汇、实体及其关系来学习现实世界的语义知识。与从原始语言信号学习的 BERT 相比，它能直接对先验语义知识单元进行建模，增强了模型的语义表示能力。在语言推理任务中，由于其在实体层面学习，表现更为出色。在包括分类、语义相似度、命名实体识别、问答匹配等所有中文任务中，ERNIE1.0 均超越了 BERT 中文模型，平均提升了 1 - 2 个百分点。

1.2 ERNIE2.0

ERNIE2.0 引入了连续预训练机制。通过连续预训练，模型能够持续学习各种任务，进一步提升性能。其连续预训练包括两个步骤：一是利用广泛的语料库和先验知识持续构建无监督预训练任务；二是通过多任务学习逐步更新 ERNIE 模型。ERNIE2.0 是一个可持续的语义理解框架，支持逐步引入词汇、语法和语义信息，能充分捕捉训练材料中的词汇、语法和语义信息。其预训练包含三个主要学习任务：
- 词汇层任务 ：学习预测句子中的词汇。
- 语法层任务 ：学习重构多个句子结构并重新排序。
- 语义层任务 ：学习判断句子之间的逻辑关系，如因果、对比、并列等。

通过这些额外的语义任务，ERNIE2.0 语义理解预训练语言模型从多个维度获取训练数据的词汇、句法和语义信息