21、多种Transformer模型介绍及翻译任务实现

多种Transformer模型介绍及翻译任务实现

1. 引言

在自然语言处理领域，Transformer架构及其衍生模型取得了显著的进展。本文将介绍几种重要的Transformer模型，包括LaMDA、Switch Transformer、RETRO、Pathways和PaLM，并详细展示如何使用Transformer进行葡萄牙语到英语的翻译任务。

2. 重要Transformer模型介绍

2.1 LaMDA

LaMDA是谷歌研究人员在2022年推出的专门用于对话的基于Transformer的神经语言模型家族。其关键要点如下：
- 预训练阶段 ：使用包含1.56万亿个单词的数据集（几乎是之前大语言模型使用数据量的40倍），这些数据来自公共对话数据和其他公共网络文档。将数据集分词为2.81万亿个SentencePiece标记后，预训练阶段根据前面的标记预测句子中的下一个标记。
- 微调阶段 ：执行生成任务和分类任务的混合操作。生成任务根据给定上下文生成自然语言响应，分类任务判断响应是否安全且质量高。生成和分类的结合提供最终答案。
- 评估指标 ：
- 质量 ：分解为三个维度，即合理性（Sensibleness）、特异性（Specificity）和趣味性（Interestingness，简称SSI）。合理性考虑模型生成的响应在对话上下文中是否合理；特异性判断响应是否针对前面的对话上下文，而不是适用于大多数上下文的通用响应；趣味性衡量模型生成的响应是否有洞察力、出人意料