2020年《预训练语言模型》综述论文汇总（复旦大学版）.pdf

简介：
本PDF汇总了2020年度关于预训练语言模型的主要研究进展和综述文章，由复旦大学团队整理编写，涵盖BERT、GPT等模型的最新应用与优化。 预训练语言模型（PTM）的最新进展已经引领自然语言处理（NLP）进入了一个新时代。复旦大学的研究团队由邱锡鹏等人组成，他们为该领域的研究者与实践人员提供了一份详尽的综述，涵盖了背景知识、当前代表性模型以及在应用中面临的挑战。 在这份综述中首先简要介绍了语言表示学习及其进展情况。语言表示学习是NLP的核心问题之一，它涉及到如何使计算机理解人类的语言表达方式。研究人员通过各种神经网络模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、基于图的神经网络（GNN）和注意力机制等来获取词语在上下文中的分布式表示。 所谓的语言的“分布式表示”是指使用低维度密集向量隐式地捕捉词汇或短语的意义特征。这些表达形式通常是通过特定NLP任务的学习过程获得的，与传统非神经方法相比，神经模型的一个显著优势在于它们能够减少对人工设计离散特征的需求。传统的非神经方法往往依赖于人为定义的特征集，而现代神经网络则倾向于使用低维度密集向量来表示语言元素。 综述中还系统地将现有的预训练模型进行了分类，并基于四种视角进行划分：包括模型架构、预训练任务、数据源以及微调技术。例如，在模型结构方面可以区分出基于变换器的框架（如BERT及其衍生版本）和依赖于循环网络的设计方案（比如ELMo）。而根据不同的预训练目标，又可将它们划分为语言预测或掩码语言建模等类别。 在上述分类的基础上，综述详细描述了如何通过微调技术来应用PTM的知识到具体任务中。微调指的是利用预先训练好的模型并在特定NLP问题的数据集上继续调整参数以优化性能的过程。不同的微调策略会显著影响最终的任务效果。 文章最后还指出了未来预训练语言模型研究的潜在方向，如设计更高效的预训练目标来捕捉深层次的语言信息或改进适应下游任务的微调方法等。 从以上内容可以看出，PTM的发展为NLP领域带来了重大突破。这主要得益于深度学习技术的进步和大规模语料库的应用。神经网络及深度学习在处理自然语言方面大大减少了对传统特征工程的需求，并提高了模型的表现力。这些进步对于开发各种NLP系统具有重要意义。 目前虽然神经模型已经在许多监督的NLP任务中取得了显著的成功，但在某些情况下其性能提升可能不如计算机视觉领域那么明显。这主要是因为除了机器翻译之外大多数其他监督学习数据集相对较小。深度网络的效果通常会受到训练样本数量和质量的影响，因此大规模的数据处理及预训练是提高模型表现的关键。 总之，PTM的研究不仅为理解和应用适用于多种NLP任务的模型提供了宝贵的指导，并且还指出了未来研究的方向。随着预训练语言模型在NLP中的广泛应用，它将继续推动该领域的进一步发展并提供更强大的工具来应对人类语言的理解和处理挑战。