第十三章：多语言预训练模型

AI天才研究院

于 2024-05-04 00:56:00 发布

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分类专栏： AI人工智能与大数据 AI大模型企业级应用开发实战 AI实战文章标签：计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA

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本文深入探讨了多语言预训练模型的重要性和兴起，解释了如何通过共享词汇表、语言间知识转移和多任务学习来构建模型。讨论了Transformer、交叉注意力机制和语言模型目标函数，并提供了代码实例，展示在机器翻译、文本分类和问答系统等领域的应用。此外，还推荐了相关工具和资源，展望了未来的发展趋势与挑战。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

第十三章：多语言预训练模型

1. 背景介绍

1.1 自然语言处理的重要性

在当今的数字时代,自然语言处理(NLP)已经成为人工智能领域中最重要和最具挑战性的研究方向之一。随着人机交互的日益普及,有效地理解和生成自然语言对于构建智能系统至关重要。无论是虚拟助手、机器翻译、情感分析还是问答系统,NLP都扮演着关键角色。

1.2 预训练模型的兴起

传统的NLP模型通常需要大量的标注数据和复杂的特征工程,这使得模型的训练和部署过程变得昂贵和耗时。为了解决这一问题,预训练语言模型(Pre-trained Language Models, PLMs)应运而生。PLMs通过在大规模未标注语料库上进行自监督学习,获得通用的语言表示能力,然后可以通过微调(fine-tuning)在下游任务上取得出色的性能表现。