基于Transformer架构的预训练模型
基于Transformer架构的预训练模型关键词：
[*]Transformer
[*]预训练模型
[*]自注意力机制
[*]多头注意力
[*]分层编码器
[*]编码器-解码器架构
[*]大型语言模型
1. 配景介绍
1.1 问题的由来
随着深度学习技术的发展，尤其是神经网络架构的进步，人们开始寻求办理大规模文本处理使命的新方法。在已往的几十年里，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）不停是处理序列数据的主要本领。然而，受限于RNN的序列依赖性以及CNN在捕捉长距离依赖方面的范围性，这些问题开始推动研究人员寻找新的办理方案。
1.2 研究现状
近年来，基于Transformer架构的预训练模型成为了天然语言处理（NLP）范畴的热门话题。Transformer由Vaswani等人在2017年提出，它彻底改变了天然语言处理的格局。Transformer架构引入了自注意力机制，允许模型在输入序列的全部位置之间创建直接联系，从而降服了之前序列模型的范围性。这一创新极大地进步了模型在多种NLP使命上的性能，包罗但不限于机器翻译、文本天生、问答系统、文天职类等。
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