最先进模型指南：NLP中的Transformers如何运作？_精通transformer:从零开始构建最先进的nlp模型 试读

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通过阅读本篇文章，你将理解：

· NLP中的Transformer模型真正改变了处理文本数据的方式。

· Transformer支持NLP的最新变化，包括谷歌的BERT。

· 了解Transformer的运作规律，如何进行语言建模、序列到序列建模以及如何构建Google的BERT模型。

下面，我们开始学习吧！

图片来源：pexels/Dominika Roseclay

当前，自然语言处理（NLP）的技术正以前所未有的速度发展。从超高效的ULMFiT框架到谷歌的BERT，NLP的确处于发展的黄金时代。

这场革命的核心就是Transformer概念，它改变了数据科学家使用文本数据的方式，下文将做具体介绍。

要举个例子证明Transformer的实用吗？请看下一段：

突出显示的词语指的是同一个人——Grieamann，一名受欢迎的足球运动员。对人类而言，弄清楚文本中这些词之间的关系并不困难。然而，对于一台机器来说，这是一项艰巨的任务。

机器要想理解自然语言，明确句子中的此类关系和词语序列至关重要。而Transformer 概念会在其中发挥重要作用。

目录

1. 序列到序列模型——背景

· 基于序列到序列模型的循环神经网络

· 挑战

2. NLP中的Transformer简介

· 理解模型框架

· 获得自注意力

· 计算自注意力

· Transformer的局限

3. 了解Transformer-XL

· 使用Transformer进行语言建模

· 使用Transformer-XL进行语言建模

4. NLP中的新尝试：Google的BERT

· 模型框架

· BERT训练前的任务

序列到序列模型——背景

NLP中的序列到序列（seq2seq）模型用于将A类型的序列转换为B类型的序列。例如，把英语句子翻译成德语句子就是序列到序列的任务。

自2014年引进以来，基于seq2seq模型的循环神经网络（RNN）已经获得了很多关注。当前世界的大多数数据都是序列形式，包括数字序列、文本序列、视频帧序列和音频序列。

2015年，seq2seq模型增加了注意力机制，使性能得到进一步提升。过去5年来NLP发展速度之快，简直令人难以置信！

这些序列到序列模型用途非常广泛，适用于各种NLP任务，例如：

· 机器翻译

· 文本摘要

· 语音识别

· 问答系统等

基于seq2seq模型的循环神经网络

举一个关于seq2seq模型的简单例子。请看下图：

上方的seq2seq模型正将德语短语转换为英语短语。下面进行分解：