预训练的启蒙：浅谈BERT、RoBERTa、ALBERT、T5_r-bert 和roberta

Transformer揭开预训练序幕

为什么RNN/LSTM需要从头训练？

预训练在NLP领域之所以主要集中在前馈神经网络和Transformer架构上，而不是RNN和LSTM，主要是由于几个关键因素：模型性能、并行计算能力和训练效率。我们来逐一探讨这些因素。

1. 模型性能和长期依赖问题

   • 长期依赖问题：在处理长序列数据时，RNN和LSTM虽然理论上可以捕捉长距离的依赖关系，但在实践中往往难以学习到这些依赖。尽管LSTM通过引入门控机制改善了这一点，但它们在处理非常长的依赖关系时仍然存在挑战。

   • Transformer的优势：相比之下，Transformer架构通过自注意力机制（Self-Attention）能够直接计算序列内任意两个位置之间的关系，极大地改善了模型处理长期依赖问题的能力。这使得Transformer在各种NLP任务中表现优异，特别是在需要理解长文本上下文的任务中。

2. 并行计算能力

   • 并行化处理：RNN和LSTM由于其循环性质，每个时间步的计算依赖于前一个时间步的输出，这限制了它们的并行计算能力。而Transformer完全基于注意力机制，不依赖于序列中的时间步顺序，因此可以实现高效的并行化处理。

   • 训练效率：并行计算能力的提升直接影响到模型的训练效率。在使用相同的计算资源下，Transformer可以在更短的时间内处理更多的数据，加速了模型的训练过程，这对于预训练尤其重要，因为预训练通常需要在非常大的数据集上进行。

3. 数据规模

   • 大规模预训练的需求：预训练模型的成功很大程度上依赖于模型在大规模数据集上的训练能力。Transformer架构由于其并行化优势，能够有效地在大规模数据集上进行训练，这使得其更适合于预训练场景。

   • 数据利用率：与RNN和LSTM相比，Transformer能够更有效地利用大量无标注数据进行预训练。例如，BERT等模型通过掩码语言模型（Masked Language Model）等预训练任务，能够学习到丰富的语言表示，这对于后续的微调任务非常有益。

BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一种预训练语言表示模型，它在自然语言处理（NLP）领域引起了巨大的影响。BERT的核心创新在于它采用了Transformer架构的编码器，并且是第一个在大规模语料库上进行双向训