《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

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前言

随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)、递归神经网络(neural networks, RNNs)、基于图的神经网络(graphbased neural network, GNNs)和注意力机制等。这些神经模型的优点之一是能够缓解特征工程问题。非神经NLP方法通常严重依赖于离散的手工特征，而神经方法通常使用低维和稠密的向量(又称分布式表示)隐式地表示语言的语法或语义特征。这些表示是在特定的NLP任务中学习的。因此，神经方法使人们可以很容易地开发各种NLP系统。

尽管神经模型在NLP任务中取得了成功，但与计算机视觉(CV)领域相比，性能改进可能不那么显著。主要原因是，当前用于大多数监督的NLP任务的数据集相当小(机器翻译除外)。深度神经网络通常具有大量的参数，使其对这些小的训练数据过度拟合，在实际应用中泛化效果不佳。因此，许多NLP任务的早期神经模型相对较浅，通常只包含1 ~ 3个神经层。

最近大量的工作表明，在大型语料库上的预训练模型(PTMs)可以学习通用语言表示，这对后续的NLP任务是有益的，可以避免从零开始训练新模型。随着计算能力的发展，深层模型(即随着训练技能的不断提高，PTMs的体系结构由浅向深推进。第一代PTM的目标是学习好的词嵌入。由于下游任务不再需要这些模型本身࿰