99、自然语言处理中的深度学习技术：预训练与模型应用

自然语言处理中的深度学习技术：预训练与模型应用

1. 变压器模型架构

在自然语言处理中，变压器（Transformer）模型是一种强大的工具。对于词性标注（POS tagging）任务，变压器模型的输入是位置 t 的词嵌入与对应位置 t 的位置嵌入之和。以图中所示的句子为例，词嵌入和位置嵌入相加后，作为三层变压器的输入。变压器会为每个词生成一个向量，就像基于循环神经网络（RNN）的词性标注一样。每个向量会被输入到最终输出层和 softmax 层，以生成标签上的概率分布。

这里介绍的其实只是变压器模型的一半，即变压器编码器（Transformer encoder），它对文本分类任务很有用。完整的变压器架构最初是为机器翻译设计的序列到序列模型，除了编码器，还包括变压器解码器（Transformer decoder）。编码器和解码器几乎相同，但解码器使用了一种自注意力机制，每个词只能关注它之前的词，因为文本是从左到右生成的。此外，解码器的每个变压器层还有一个注意力模块，用于关注变压器编码器的输出。

2. 预训练与迁移学习

构建强大的自然语言处理（NLP）模型时，获取足够的数据是一项挑战。在计算机视觉领域，通过收集大量图像并手动标注来解决这个问题。而在自然语言处理中，处理未标注的文本更为常见，这部分是因为标注难度大，例如为句子标注词性标签或解析树需要大量训练；另一部分是因为文本资源丰富，互联网每天新增超过 1000 亿个单词的文本。

预训练（Pretraining）是一种迁移学习的形式，我们使用大量共享的通用领域语言数据来训练 NLP 模型的初始版本，然后使用少量特定领域的数据（可能包括一些标注数据）来细化模型。细化后的模型可以学习特定领域的词