NLP预训练模型与语料库

本文详细介绍了自然语言处理(NLP)领域的预训练模型,包括BERT、ALBERT、RoBERTa等,探讨了这些模型的结构、训练方法以及如何利用模型进行微调。文章强调了预训练模型在NLP任务中的重要性,同时讨论了语料库的选择和构建,揭示了预训练模型和语料库对模型性能的影响。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1.1 引言:
在自然语言处理任务中,有很多关于数据集、模型及词向量等重要环节。本文将结合自己的实际经验分享一些关于预训练模型与语料库的心得体会。
随着深度学习的火热,基于神经网络的预训练模型越来越多,例如BERT、ALBERT、RoBERTa等。这些预训练模型对各种任务都有着很好的性能提升,
但同时也带来了新的问题——模型太大。为了更好地解决这一问题,研究人员们又研究出更小的预训练模型,如DistilBERT、TinyBERT等。这些模型的大小仍然小于BERT
和ALBERT,但精度却有明显优势。
此外,也有研究人员提出,在训练预训练模型时,不仅要用大量的数据进行训练,还需要大量的计算资源。因此,如何降低训练所需的计算资源成为了研究的重点。
最后,还有研究人员提出,通过预训练模型可以获取到很多有价值的信息,但这些信息有限且难以理解。如何利用这些信息来进行下游任务,也是提升模型性能不可或缺的一步。
本文将着重关注NLP预训练模型与语料库这两个关键环节。对于前者,主要介绍一些最新预训练模型,并进行详细的分析;对于后者,则从不同角度阐述语料库的作用。
1.2 相关工作
1)计算机视觉领域
图像识别(Image Recognition)就是一个典型的NLP应用场景。目前最成功的技术之一是卷积神经网络(Convolutional Neural Network),利用大量的训练数据训练出来的模型可以轻易地识别出新类别的图像。
2)自然语言生成模型(Neural Language Model)
自然语言生成模型是在机器翻译、文本摘要、文本生成等多个NLP应用场景中的基础技术。目前

评论 7
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI天才研究院

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值