一些工作改进了模型架构并探索了新的预训练任务,例如 XLNet、UniLM、MASS 、SpanBERT 和 ELECTRA。此外,整合丰富的数据源也是一个重要的方向,例如利用多语言语料库、知识图谱和图像。由于模型规模是 PTMs 的关键成功因素,研究人员还探索建立更大的模型以达到超过数百亿的参数,例如 GPT 系列、Switch Transformer,并同时...
一些工作改进了模型架构并探索了新的预训练任务,例如 XLNet、UniLM、MASS 、SpanBERT 和 ELECTRA。此外,整合丰富的数据源也是一个重要的方向,例如利用多语言语料库、知识图谱和图像。由于模型规模是 PTMs 的关键成功因素,研究人员还探索建立更大的模型以达到超过数百亿的参数,例如 GPT 系列、Switch Transformer,并同时...
现在人工智能社区的共识是采用 PTM 作为下游任务的支柱,而不是从头开始学习模型。 在本文中,我们深入研究了预训练的历史,尤其是它与迁移学习和自监督学习的特殊关系,以揭示 PTM 在 AI 开发领域中的关键地位。此外,我们全面回顾了 PTM 的最新突破。这些突破是由计算能力的激增和数据可用性的增加推动的,朝着四个重要...
现在人工智能社区的共识是采用 PTM 作为下游任务的支柱,而不是从头开始学习模型。 在本文中,我们深入研究了预训练的历史,尤其是它与迁移学习和自监督学习的特殊关系,以揭示 PTM 在 AI 开发领域中的关键地位。此外,我们全面回顾了 PTM 的最新突破。这些突破是由计算能力的激增和数据可用性的增加推动的,朝着四个重要...
1.1 Transformer 和代表性的 PTMs PTM 成功的关键是自监督学习和 Transformer 的整合。有两个具有里程碑意义的基于 Transformer 的 PTM:GPT 和 BERT,它们分别使用自回归语言建模和自编码语言建模作为预训练目标。所有后续的 PTM 都是这两个模型的变体。
BERT、GPT 等大规模预训练模型(PTM)最近取得了巨大成功,成为人工智能领域的里程碑。由于复杂的预训练目标和庞大的模型参数,大规模 PTM 可以有效地从大量标记和未标记的数据中捕获知识。通过将知识存储到大量的参数中并对特定任务进行微调,大量参数中隐式编码的丰富知识可以使各种下游任务受益,这已通过实验验证和实证分...