Transformer大模型实战 了解BART模型

Transformer大模型实战 了解BART模型

1. 背景介绍

1.1 自然语言处理的发展

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在让计算机能够理解和生成人类语言。近年来,随着深度学习技术的不断发展,NLP取得了长足的进步,在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中表现出色。

1.2 Transformer模型的崛起

2017年,Transformer模型被提出,它完全依赖于注意力机制,摒弃了传统序列模型中的循环神经网络和卷积神经网络结构。Transformer模型在机器翻译任务上取得了突破性的成果,随后在NLP的各种任务中广泛应用,成为主流模型结构。

1.3 BART: 结合编码器-解码器的序列生成模型

BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)是一种新型的Transformer模型,它结合了编码器-解码器结构和自回归(Auto-Regressive)特性,可以在各种文本生成任务中发挥强大的能力,如文本摘要、机器翻译、生成式问答等。

2. 核心概念与联系

2.1 编码器-解码器架构

编码器-解码器(Encoder-Decoder)架构是序列生成模型的典型结构,广泛应用于机器翻译、文本摘要等任务中。编码器将输入序列编码为上下文向量表示,解码器根据上下文向量生成目标序列。

2.2 自回归(Auto-Regressive)

自回归是指模型在生成序列时,每个时间步的预测都依赖于之前时间步的输出。这种特性使得模型可以捕捉序列内部的依赖关系,但也增加了计算复杂度。