从零开始：构建自己的预训练语言模型

1. 背景介绍

1.1 什么是预训练语言模型？

预训练语言模型（Pre-trained Language Model，简称PLM）是一种基于大量无标注文本数据进行预训练的深度学习模型，可以捕捉自然语言的语法、语义和一些常识知识。通过预训练和微调（Fine-tuning）两个阶段，PLM可以迁移到各种自然语言处理（NLP）任务中，显著提高模型性能。

1.2 预训练语言模型的发展历程

预训练语言模型的发展可以分为三个阶段：

1. 词嵌入（Word Embedding）：如Word2Vec、GloVe等，将词汇映射到低维稠密向量空间，捕捉词汇的语义信息。
2. 上下文词嵌入（Contextualized Word Embedding）：如ELMo、CoVe等，利用双向语言模型捕捉词汇在上下文中的动态语义信息。
3. 自注意力机制（Self-Attention）：如BERT、GPT等，利用Transformer结构和自注意力机制捕捉长距离依赖关系，实现更强大的表示学习能力。

1.3 预训练语言模型的重要性

预训练语言模型在NLP领域的重要性不言而喻，它们在各种任务上都取得了显著的性能提升，如情感分析、命名实体识别、问答系统等。此外，预训练语言模型还可以作为知识库，用于知识图谱构建、推理等任务。