从零开始大模型开发与微调：编码器的实现

从零开始大模型开发与微调：编码器的实现

作者：禅与计算机步调计划艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
   关键词：自然语言处理，大模型，Transformer架构，编码器模块，序列到序列学习
  
  
1. 配景介绍

1.1 题目标由来

随着人工智能在自然语言处理(NLP)领域的快速发展，对大规模预训练模型的需求日益增长。这些大型模型不仅需要具备广泛的语言理解能力，还需要能适应各种下游任务需求。传统上，针对特定任务训练的较小模型每每无法到达所需的泛化效果或性能上限。因此，比年来出现了大量用于大规模数据集上的预训练模型，如BERT、GPT、T5等系列，它们展示了惊人的性能，并且可以或许通过简单的微调快速适应新任务。
1.2 研究现状

当前，研究者们正致力于探索如何进一步提升大模型的效率、可扩展性和实用性。一方面，研究职员正在优化模型结构和参数

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