解密微软DeBERTa模型:BERT+最强改进,超越人类水平

1. 背景介绍

1.1 自然语言处理的进步

近年来，自然语言处理 (NLP) 领域取得了显著的进步，这在很大程度上归功于深度学习技术的应用。其中，预训练语言模型的出现，如 BERT，彻底改变了 NLP 任务的处理方式，并在各种任务中取得了 state-of-the-art 的结果。

1.2 BERT 的局限性

尽管 BERT 取得了巨大成功，但它仍然存在一些局限性。例如，它在处理词序信息和相对位置信息方面的能力有限。此外，BERT 的训练目标仅限于 masked language modeling 和 next sentence prediction，这限制了它对其他 NLP 任务的泛化能力。

1.3 DeBERTa 的诞生

为了解决 BERT 的局限性，微软研究院提出了 DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with disentangled attention) 模型。DeBERTa 在 BERT 的基础上进行了多项改进，旨在提高其对词序、相对位置和任务泛化能力的理解。

2. 核心概念与联系

2.1 解耦注意力机制

DeBERTa 的核心创新之一是解耦注意力机制。在 BERT 中，注意力权重是根据词嵌