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Lecture7

Lecture7#

这份PPT是关于语言模型预训练（Language Model Pretraining）的课程介绍，由Zhengyuan Dong和Yifan Jiang在2023年12月29日为加拿大滑铁卢大学（UWaterloo）的CS886课程准备。以下是对PPT内容的详细解释和分析，以及相应的课程笔记：

语言模型预训练概述#

  • 目的：介绍为什么需要预训练，预训练是否真的有帮助，以及介绍不同的预训练模型。

为什么需要预训练#

  • 标准学习与迁移学习：对比了标准学习和迁移学习的不同，指出迁移学习能够将一个任务上学到的模型用作另一个相关任务的起点。

  • 计算机视觉与语言建模：类比了计算机视觉中的特征提取和语言建模中的特征提取，强调了开发能够从文本中提取可转移和有信息特征的模型的重要性。

预训练模型#

  • 动机：讨论了开发不同预训练模型的动机，如ELMo、BERT、ALBERT、RoBERTa、ELECTRA、ERNIE和UniLM。

预训练模型的应用#

  • 语言知识与世界知识：通过填空示例展示了语言模型如何捕捉语言知识和世界知识。

  • 可视化和理解：讨论了如何通过卷积网络等工具可视化和理解语言模型。

预训练模型的问题#

  • 昂贵的标注：指出了问答、机器翻译等任务需要昂贵的标注，提出了是否可以训练一个无监督模型的问题。

下一个词预测#

  • 词嵌入：介绍了词嵌入的概念，包括Word2Vec、GloVe等模型。

  • 问题与解决方案：讨论了多义词问题，以及上下文词嵌入如何作为解决方案。

ELMo#

  • 动机：为什么将正确的内容纳入输入是重要的。

  • 架构：介绍了ELMo的架构，包括嵌入层和softmax层。

  • 表示：讨论了ELMo如何从不同的层提取语义特征和句法特征。

  • 应用：介绍了如何将ELMo的嵌入应用于其他任务，包括冻结ELMo权重和微调ELMo。

  • 性能：展示了ELMo在多个NLP基准测试中的性能提升。

BERT#

  • BERT：介绍了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型。

  • 模型架构：讨论了ELMo使用双向LSTM，而BERT使用多层双向Transformer编码器。

输入表示#

  • WordPiece token embeddings：介绍了BERT使用的子词令牌化方法和特殊的标记，如[CLS]和[SEP]。

BERT的变种#

  • RoBERTa：介绍了BERT的一个流行变种，RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）。

  • ALBERT：讨论了ALBERT（A Lite BERT）模型，它是BERT的轻量级版本。

  • ERNIE：介绍了百度开发的ERNIE模型，它通过不同的掩蔽策略改进了BERT。

  • ELECTRA：讨论了ELECTRA模型，它使用替换标记检测来提高效率和准确性。

统一语言模型#

  • UniLM：介绍了UniLM模型，它统一了语言理解和生成能力。

预训练如何帮助#

  • 可视化和理解：通过可视化BERT的有效性，讨论了预训练如何帮助模型更快地进行梯度下降和更好地泛化。

结论#

  • 历史概览：提供了从BERT到ChatGPT的预训练基础模型的全面调查，展示了这些模型的演变。

  • 快速进化：指出预训练模型从简单的嵌入迅速发展到像BERT和GPT这样的复杂系统，展示了语言理解方面的主要进步。

  • 结论：总结了预训练模型的关键创新，包括上下文理解、双向训练、可扩展性与效率、专业化与创新以及知识整合。

这份PPT为学生提供了语言模型预训练的全面介绍，包括它们的动机、架构、训练方法和在不同任务上的应用。通过这些笔记，学生可以更好地理解预训练模型的重要性，以及它们如何推动了自然语言处理领域的发展。

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