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什么是 预训练的语言模型(PLM) ,包含哪些核心技术?有哪些具体实现方法和应用场景?有什么好处技术分享1(图文详解)

AIGC Micheal 7个月前 (12-27) 168次浏览 已收录 扫描二维码
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什么是 预训练的语言模型(PLM) ,包含哪些核心技术?有哪些具体实现方法和应用场景?有什么好处技术分享1(图文详解)

NLP 预训练的语言模型

什么是 预训练的语言模型(PLM) ,包含哪些核心技术?有哪些具体实现方法和应用场景?有什么好处技术分享

预训练的语言模型是指在大规模文本数据上进行训练的神经网络模型,用于生成自然语言文本的任务。它通过学习大量的上下文信息和语言规律,能够理解和生成人类语言。

核心技术:

  1. Transformer架构:预训练的语言模型通常使用Transformer架构,该架构能够处理长距离依赖关系,并且具有较强的并行计算能力。
  2. 自回归训练:预训练的语言模型通常采用自回归训练策略,即模型在生成每个词时,以前已生成的词作为输入,逐步生成整个句子。
  3. 掩码语言建模:在预训练过程中,会随机掩盖输入文本的一些词,并要求模型根据上下文预测被掩盖的词,从而促使模型学习到词与词之间的关系。

具体实现方法和应用场景:

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流水不争先,争的是滔滔不绝