大模型引领NLP研究新范式：从统计机器学习到预训练语言模型_大规模数据预训练的语言模型

自然语言处理（NLP）研究范式经历了从浅层到深层、从局部到整体、从特定到通用的演进过程。下面我们来详细回顾这一过程。

一、早期的统计机器学习方法（20世纪90年代 - 21世纪初）

1. 词袋模型（Bag-of-Words）

   • 将文本表示为词频向量，忽略词序和语法
   • 应用：文本分类、情感分析等

2. N-gram语言模型

   • 基于词的共现频率，计算一个词序列的概率
   • 应用：语音识别、机器翻译、文本生成等
   • 例如，基于Bi-gram的概率计算公式：
     $P(w_1,w_2,...,w_n)={\prod }_{i=1}^{n}P(w_i|w_{i-1})$

3. 词向量（Word Embedding）

   • 将词映射为低维稠密向量，如Word2Vec、GloVe
   • 词向量可以刻画词之间的语义关系
   • 例如，Word2Vec的Skip-gram模型的目标函数：
     $J(\theta )=\frac{1}{T}{\sum }_{t=1}^T{\sum }_{-c\le j\le c,j\ne 0}\log P(w_{t+j}|w_t)$

二、深度学习时代（2013年 - 2018年）

1. 循环神经网络（RNN）

   • 适合处理序列数据，如语言模型、机器翻译
   • 存在梯度消失和梯度爆炸问题
   • 一个简单的RNN前向传播公式：
     $h_t=\tanh (W_{hh}{h}_{t-1}+W_{xh}{x}_t)$
     $y_t=W_{hy}{h}_t$

2. 长短期记忆网络（LSTM）

   • 通过引入门控机制，缓解了RNN的梯度问题
   • 广泛应用于序列建模任务
   • LSTM的核心公式：
     $f_t=\sigma (W_f\cdot [h_{t-1},x_t]+b_f)$
     $i_t=\sigma (W_i\cdot [h_{t-1},x_t]+b_i)$
     ${\tilde{C}}_t=\tanh (W_C\cdot [h_{t-1},x_t]+b_C)$
     $C_t=f_t\ast C_{t-1}+i_t\ast {\tilde{C}}_t$
     $o_t=\sigma (W_o\cdot [h_{t-1},x_t]+b_o)$
     $h_t=o_t\ast \tanh (C_t)$

3. 注意力机制（Attention Mechanism）

   • 让模型能够聚焦于输入的关键部分
   • 广泛应用于机器翻译、阅读理解等任务
   • 例如，Bahdanau Attention：
     $e_{ij}=v_a^{\top }\tanh (W_a{s}_{i-1}+U_a{h}_j)$
     ${\alpha }_{ij}=\frac{\exp (e_{ij})}{{\sum }_{k=1}^{T_x}\exp (e_{ik})}$
     $c_i={\sum }_{j=1}^{T_x}{\alpha }_{ij}{h}_j$

4. 变形金刚（Transformer）

   • 基于自注意力机制（Self-Attention），摆脱了RNN的序列依赖
   • 并行计算，训练效率高，成为大模型的基础架构
   • Self-Attention的计算公式：
     $Q=X{W}_Q,K=X{W}_K,V=X{W}_V$
     $Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}})V$

三、预训练语言模型（2018年 - 至今）

1. GPT（Generative Pre-training Transformer）

   • 基于Transformer的单向语言模型
   • 在大规模无监督语料上预训练，再针对下游任务微调
   • 开启了预训练语言模型的新时代

2. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

   • 基于Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）的双向预训练
   • 在11项NLP任务上取得SOTA成绩
   • 掀起了预训练语言模型的热潮

3. 轻量级预训练模型

   • 如DistilBERT、ALBERT、TinyBERT等
   • 在保持性能的同时，大幅减小模型尺寸和推理时间
   • 利于预训练模型的工业落地

4. 大语言模型（Large Language Model）

   • 如GPT-3、PaLM、ChatGPT等
   • 模型参数规模高达数百亿甚至上千亿
   • 展现出惊人的语言理解和生成能力
   • In-context Learning：无需微调，直接向模型输入少量样本即可执行新任务
   • 赋予NLP更加通用、开放、强大的能力
   • 大模型示意图：

        ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
        │                                                                 │
        │                            Pre-training                         │
        │                                                                 │
        │       ┌──────────────────────────────────────────────────┐      │
        │       │            Unsupervised Text Corpora             │      │
        │       └──────────────────────────────────────────────────┘      │
        │                                 │                               │
        │                                 ▼                               │
        │       ┌──────────────────────────────────────────────────┐      │
        │       │              Large Language Model                │      │
        │       │                    (Billions)                    │      │
        │       └──────────────────────────────────────────────────┘      │
        │                                                                 │
        └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                          │
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        │                          Downstream Tasks                       │
        │                                                                 │
        │    ┌─────────┐   ┌───────────┐   ┌─────────────┐   ┌──────────┐  │
        │    │ ChatBot │   │ Summarize │   │ Translate  │   │ Classify │  │
        │    └─────────┘   └───────────┘   └─────────────┘   └──────────┘  │
        │                                                                 │
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NLP研究范式的演进，反映了人工智能技术的不断进步。从早期的统计机器学习，到深度学习，再到预训练语言模型和大模型，每一次范式的突破都极大地推动了NLP的发展。未来，NLP有望与知识表示、因果推理等技术进一步结合，实现更加强大、智能、可解释的自然语言理解和生成。