【大模型完全入门手册】——大模型入门理论(基于Transformer的预训练语言模型)

博主作为一名大模型开发算法工程师,很希望能够将所学到的以及实践中感悟到的内容梳理成为书籍。作为先导,以专栏的形式先整理内容,后续进行不断更新完善。希望能够构建起从理论到实践的全流程体系。 助力更多的人了解大模型,接触大模型,一起感受AI的魅力!

Transformer架构自2017年被提出以来,已经成为自然语言处理领域的核心技术支柱。本章我们将深入探讨基于Transformer的预训练语言模型中的三个核心分支:编码器模型、解码器模型及编解码器模型,并通过实例详解各分支在不同应用场景下的功能和特点。

1.编码器模型分支——深度理解和上下文捕捉

编码器模型的主要任务是对输入序列进行高效且丰富的语义编码,以便提取出全局上下文相关的特征表示。其中一个标志性实例是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型。BERT通过多层Transformer编码器堆叠,每个编码器块内部均包含多头自注意力机制,使得模型能够同时考虑前后文信息,实现了对输入文本的双向理解。这一特性使其在许多下游NLP任务中取得了突破性进展,如GLUE(General Language Understanding Evaluation)基准测试,以及SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)阅读理解任务。

除了BERT之外,还有其他改进型的编码器模型,例如RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach&#x

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