[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

RNN存在信息瓶颈的问题。
注意力机制的核心就是在decoder的每一步，都把encoder的所有向量提供给decoder模型。

具体的例子

先获得encoder隐向量的一个注意力分数。

注意力机制的各种变体

一：直接点积
二：中间乘以一个矩阵
三：Additive attention：使用一层前馈神经网络来获得注意力分数
…

Transformer概述

输入层

BPE（Byte Pair Encoding)

BPE提出主要是为了解决OOV的问题：会出现一些在词表中没有出现过的词。

位置编码Positional Encoding

Transformer Block

attention层

不进行scale，则方差会很大。则经过softmax后，有些部分会很尖锐，接近1。

多头注意力机制

Transformer Decoder Block

mask保证了文本生成是顺序生成的。

其他Tricks

Transformer的优缺点

缺点：模型对参数敏感，优化困难；处理文本复杂度是文本长度的平方数量级。

预训练语言模型PLM

预训练语言模型学习到的知识可以非常容易地迁移到下游任务。
word2vec是第一个预训练语言模型。现在绝大多数语言模型都是基于Transformer了，如Bert。

PLMs的两种范式

1.feature提取器：预训练好模型后，feature固定。典型的如word2vec和Elmo
2.对整个模型的参数进行更新

GPT

BERT

不同于GPT，BERT是双向的预训练模型。使用的是基于Mask的数据。
它的最主要的预训练任务是预测mask词。
还有一个是预测下一个句子。

PLMs after BERT

BERT的问题：
尽管BERT采用了一些策略，使mask可能替换成其他词或正确词。但是这并没有解决mask没有出现在下游任务。
预训练效率低。
窗口大小受限。

相关改进工作

RoBERTa指出bert并没有完全训练。它可以被训练得更加鲁棒。

MLM任务的应用

跨语言对齐

跨模态对齐

PLM前沿

GPT3

T5

统一所有NLP任务为seq to seq的形式

MoE

每次模型调用部分子模块来处理。涉及调度，负载均衡。

Transformers教程

介绍

使用Transformers的Pipeline

Tokenization

常用API