预练习语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元

自然语言处理（NLP）在过去几年中经历了翻天覆地的变革，而这一变革的催化剂无疑是预练习语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）的崛起。从BERT到GPT，这些模型不仅在学术研究中取得了突破性进展，也在工业界得到了广泛应用。本文将深入探讨预练习语言模型的原理、发展历程以及如何在实际项目中应用这些强盛的工具。
1. 预练习语言模型的背景

在深度学习时代之前，NLP任务重要依赖于手工设计的特性和规则系统。随着词嵌入技术的引入，NLP开始转向数据驱动的方法。然而，传统的词嵌入模型（如Word2Vec）只能捕获静态的词汇语义，无法根据上下文动态调解词义。
预练习语言模型的提出解决了这一问题。通过在大量无标签文本上举行预练习，模型能够学习到丰富的语言体现，这些体现可以迁移到各种下游任务中，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。
2. BERT：双向编码器体现

2018年，Google提出了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它彻底改变了NLP范畴的格局。BERT的核心思想是通过双向Transformer编码器捕获上下文信息，从而天生动态的词向量。



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