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最新的「基于Transformer的预训练模型」综述论文

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简介：
本文为最新综述性论文，全面总结了基于Transformer架构的预训练模型的发展历程、关键技术及应用现状，并展望未来研究方向。 基于Transformer的预训练语言模型（T-PTLMs）在几乎所有的自然语言处理任务中都取得了巨大的成功。这些模型的发展始于GPT和BERT，并且建立在Transformer、自监督学习和迁移学习的基础上。基于转换的PTLMs通过自监督学习从大量文本数据中获取通用的语言表示，然后将这些知识应用到下游任务上。这使得它们为各种下游任务提供良好的先验知识，从而避免了需要对每个具体任务都进行从头开始训练的需求。

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  • 最新的「基于Transformer的预训练模型」综述论文
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    本文为最新综述性论文，全面总结了基于Transformer架构的预训练模型的发展历程、关键技术及应用现状，并展望未来研究方向。 基于Transformer的预训练语言模型（T-PTLMs）在几乎所有的自然语言处理任务中都取得了巨大的成功。这些模型的发展始于GPT和BERT，并且建立在Transformer、自监督学习和迁移学习的基础上。基于转换的PTLMs通过自监督学习从大量文本数据中获取通用的语言表示，然后将这些知识应用到下游任务上。这使得它们为各种下游任务提供良好的先验知识，从而避免了需要对每个具体任务都进行从头开始训练的需求。
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  • 「深度生成模型」最新综述论文
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  • 2020年《预训练语言模型》综述论文汇总（复旦大学版）.pdf
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