自然语言处理 (NLP) 中的 5 大预训练模型

自然语言处理（NLP）是一个近年来出乎意料地发展的领域，它正在重塑机器识别和生成人类语言的方式。这一切进步的核心是预训练模型，它们极大地减少了为各种任务开发语言模型所需的努力和时间。预训练模型在海量数据上进行训练，并针对特定任务进行微调，从而帮助开发人员以极少的数据获得最先进的性能。

什么是预训练模型？

在机器学习领域，尤其是在自然语言处理（NLP）或计算机视觉等领域，预训练模型是指一个模型，它已经在某个特定任务的庞大数据集上进行了训练，并且可以重用于相似的任务，只需极少的额外训练。与从头开始构建模型不同，预训练模型通过利用它们在初始训练过程中获得的知识，提供了一个起点。这有助于节省时间、计算资源以及所需的数据量。

在NLP的情况下，预训练模型通常在大量的文本语料库（例如，书籍、文章、维基百科）上进行训练，以理解单词和句子之间的整体结构、语义和关系。一旦预训练完成，这些模型就可以在一个较小的、特定于任务的数据集上进行微调，以执行情感分析、问答或文本生成等任务。

预训练模型的一些优点包括：

• 减少训练时间：模型预装了学习到的模式，因此不需要从头开始。
• 提高性能：预训练模型通常能获得更高的准确性，尤其是在当前任务的标记数据有限的情况下。
• 迁移学习：从一个任务中学到的知识可以迁移到另一个任务，使模型能够快速适应新任务。

为什么我们使用预训练模型？

我们在机器学习中，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域，使用预训练模型有几个重要原因：

1.节省时间和资源

从头开始训练一个模型需要大量的数据、计算能力和时间。然而，预训练模型已经在大型数据集上进行了训练。这减少了收集大量数据或使用大量计算资源从头开始重新训练模型的需要。

2.在较少数据的情况下提高性能

预训练模型基于大型、通用的数据集构建，这意味着它们对该领域（在NLP的情况下是语言）具有扎实的理解。即使在较小的、特定于任务的数据集上对其进行微调，与在相同的小型数据集上从头开始训练的模型相比，它们的性能往往要好得多。

3.利用迁移学习

预训练模型利用迁移学习，即将训练一个任务时获得的知识应用于另一个但相关的任务。例如，一个在通用文本数据上训练过的模型可以微调以执行情感分析或文本分类，而无需重新学习基本的语言模式。

4.针对特定任务的快速定制

使用预训练模型，您可以通过最少的努力对模型进行微调，以适应特定任务。这在任务复杂但可用于训练的数据有限时尤其有用。微调预训练模型可确保模型保留基础知识，同时适应新任务。

5.访问最先进的模型

使用预训练模型可以使开发人员访问BERT、GPT或ResNet（用于图像处理）等最先进的架构，这些架构从头开始开发通常非常困难且资源密集。这些模型已经经过测试，并被证明在各种任务中表现出色。

6.提高开发效率

预训练模型简化了开发过程，使研究人员和开发人员能够专注于解决特定问题，而无需花费大量时间构建复杂的模型。这使得在真实应用中能够快速原型化、测试和部署。

预训练模型在NLP中的应用

由于其有效理解和生成人类语言的能力，预训练模型在自然语言处理（NLP）中有广泛的应用。这些模型可以针对特定任务进行微调，使开发人员能够以最少的努力创建强大的基于语言的应用程序。以下是预训练模型在NLP中的一些关键应用：

1.文本分类

预训练模型可用于将文本分类到预定义类别中。这在许多领域都很有用：

• 情感分析：确定一段文本是表达积极、消极还是中性情感（例如，产品评论、社交媒体帖子）。
• 垃圾邮件检测：识别电子邮件或消息是否是垃圾邮件。
• 主题分类：将新闻文章、文档或内容归类到不同的主题中（例如，政治、体育、娱乐）。

2.机器翻译

预训练模型广泛用于将文本从一种语言翻译成另一种语言。例如，像Google的mT5（T5的多语言模型）这样的模型，无需特定任务的训练即可处理多种语言之间的翻译。这对于实时翻译服务或跨语言通信系统特别有用。

3.问答

预训练模型可以根据给定的文本段落回答问题。这在以下方面有应用：

• 客户支持系统：自动回答常见查询。
• 搜索引擎：通过直接回答用户的问题而不是仅仅提供链接来改进搜索结果。
• 教育：通过回答教科书或其他学习材料中的问题来帮助学生。

BERT和GPT-3等模型通常用于问答系统，因为它们能够理解上下文并检索相关信息。

4.文本摘要

预训练模型用于自动总结大量文本，从而更容易提取关键点。应用包括：

• 新闻摘要：提供长篇新闻文章的简洁摘要。
• 文档摘要：将冗长的报告、研究论文或法律文件浓缩成更短的版本。
• 会议记录：自动将长时间的会议记录摘要成关键要点。

T5和BART（双向自回归Transformer）等预训练模型是文本摘要任务的流行选择。

5.命名实体识别（NER）

命名实体识别（NER）是识别和分类给定文本中的实体（如人、组织、地点、日期等）的过程。这在以下方面得到了广泛应用：

• 信息提取：从非结构化文本中提取结构化信息（例如，从新闻文章中识别人名和地名）。
• 内容标记：自动为内容添加相关实体标记，使其更易于组织和搜索。
• 金融和法律分析：从文档中识别公司名称、法律术语或财务价值等关键实体。

SpaCy和微调后的BERT版本等预训练模型在NER任务中表现出色。

6.聊天机器人和虚拟助手

预训练模型通过使聊天机器人和虚拟助手能够理解和响应用户输入来为其提供支持。这些应用用于：

• 客户服务：在网站上自动化客户互动，无需人工干预即可解决常见查询。
• 个人虚拟助手：Siri、Alexa和Google Assistant等工具使用NLP模型来解释语音指令并生成类似人类的响应。
• 医疗保健：人工智能驱动的助手，提供医疗建议、安排预约，并根据用户查询提供健康相关信息。

自然语言处理（NLP）的5大预训练模型是：

1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

BERT由Google于2018年推出，标志着NLP的革命性一步。与处理文本的传统模型不同，BERT采用双向方法，这意味着它同时考虑句子中一个词的左右两侧的上下文。这使得对词语在上下文中的含义有了更深入的理解。

主要特点

• 双向上下文：BERT通过学习句子中前后单词来预测句子中缺失的单词。
• 通用性：BERT可以针对广泛的NLP任务进行微调，包括问答、情感分析和命名实体识别（NER）。
• 大规模训练语料库：在两个大型语料库上进行了预训练：BooksCorpus（8亿词）和English Wikipedia（25亿词）。

BERT模型包括DistilBERT（一个更小、更快的版本）和RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining），它通过更长时间的训练和更大的数据集改进了BERT。

2. GPT-3（Generative Pretrained Transformer 3）

GPT-3由OpenAI开发，是一个大型语言模型，它彻底改变了生成类人文本的概念。虽然GPT-2因其文本生成能力令人印象深刻，但GPT-3拥有1750亿个参数，将其提升到了一个新的水平，使其成为有史以来最大的NLP模型（截至2020年）。

主要特点

• 少样本学习：GPT-3只需极少的训练或示例即可生成连贯的文本。例如，通过一些提示，它可以生成文章、回答问题或总结文本。
• 文本生成：以生成高度流畅、类似人类的文本而闻名，这种文本很难与人类写作区分开来。
• 多任务处理：GPT-3可以执行各种NLP任务，如翻译、摘要、文本补全等，而无需进行任务特定的微调。

尽管GPT-3非常强大，但它对资源要求很高，并且由于其生成可行但不正确的输出的倾向，可能不适用于需要精确或可解释的解决方案的任务。

3. T5（Text-To-Text Transfer Transformer）

T5由Google Research开发，它通过将所有NLP任务都视为文本到文本的问题来解决NLP任务。在T5中，每个NLP任务都被转换成一个文本生成任务。例如，机器翻译变成“将此句子从英语翻译成法语”，摘要变成“总结这篇文章”。

主要特点

• 统一框架：将所有NLP任务视为文本生成问题，这使得模型能够灵活地用于多个任务。
• 在C4数据集上预训练：T5模型在Colossal Clean Crawled Corpus（C4）上进行了训练，这是大规模网络数据的精简版本。
• 灵活性：它在各种NLP任务中表现良好，包括翻译、摘要、分类等。

T5根据任务高度可定制，使其适用于NLP的学术研究和实际应用。

4. XLNet

XLNet是Google Brain和卡内基梅隆大学开发的混合模型，是BERT的改进。虽然BERT使用掩码语言模型（MLM），但XLNet使用基于置换的语言模型方法，使其能够在不覆盖任何单词的情况下学习双向上下文。

主要特点

• 置换语言模型：XLNet在训练过程中考虑单词的所有可能置换，使其对单词上下文有更全面的理解。
• 处理依赖关系：它在单词之间长距离依赖关系很重要的任务上表现良好。
• 最先进的性能：XLNet在问答（SQuAD）和分类任务（GLUE）等多个NLP基准测试中都优于BERT。

尽管XLNet比BERT在计算上更密集，但它在需要更深入理解语言上下文的复杂NLP任务中表现出色。

5. ERNIE（Enhanced Representation via Knowledge Integration）

ERNIE由百度开发，是一个将结构化知识（如知识图谱）集成到其语言表示中的模型，这使其能够比BERT等模型捕获更多的语义信息。它已被证明在几项中文NLP任务中优于其他模型，尽管它也可以适应其他语言。

主要特点

• 知识集成：ERNIE从外部来源引入真实世界的知识，使其在需要更深入世界理解的任务中表现出色。
• 多语言能力：虽然最初是为中文设计的，但ERNIE有英文和其他语言的版本，证明了其通用性。
• 卓越的理解能力：它在阅读理解、信息检索和常识推理等任务中表现出色。

ERNIE集成结构化知识的能力使其在某些知识和世界知识发挥关键作用的领域具有优势，使其对通用和特定领域的NLP应用都很有价值。

结论

这些预训练模型的开发彻底改变了NLP，拓展了机器能够理解和生成的界限。BERT及其衍生产品对于需要理解单词上下文的任务至关重要，而GPT-3在生成类人文本方面表现出色。T5提供了一个统一的文本到文本框架，XLNet通过其基于置换的方法改进了BERT，而ERNIE通过集成世界知识脱颖而出。这些模型在从聊天机器人到内容生成等众多应用中处于领先地位，并且它们将不断被改编和改进，以应对未来NLP中的用例。