NLP发展大事记：顶会，预训练大模型，BERT系列_nlp顶会

1. NLP发展重要时间线

聊聊NLP那些大事儿，预训练大模型大势所趋。

时间线

• Transformer, 2017.6
• ELMo，2018.3
• OpenAI GPT-1， 2018.6
• BERT，Google， 2018.10
• OpenAI GPT-2，15亿参数，2019.1
• Transformer XL，2019.1
• XLNET， 2019.6
• RoBERTa，Facebook，2019.7
• Megatron-LM，83亿参数，NIVIDA，2019.8
• ALBERT， Google，2019.9
• T5（Text-to-Text Transfer Transformer），110亿参数，Google，2019.10
• ReFormer， 2020.1
• Turing-NLG，172亿参数，Microsoft， 2020.2
• ELECTRA， 2020.3
• OpenAI GPT-3， 1750亿参数，2020.5
• Switch Transformer，1.6万亿参数，Google， 2021.1.11
• 达摩院PLUG，270亿，阿里巴巴，2021.4
• 悟道2.0，1.75万亿参数，北京智源研究院，2021.6
• Megatron-Turing-NLG，5300亿参数，Microsoft & NIVIDA， 2021.10
• 达摩院M6，10万亿，阿里巴巴，2021.11
• “封神榜”大模型，35亿参数，粤港澳大湾区数字经济研究院（简称“IDEA”），2021.11
• 百度文心（ERNIE 3.0 Titan），2600亿参数，百度，2021.12

2. NLP以BERT发展的延伸

Transformer：在seq2seq+Attention模型的基础上把循环神经网络的部分给去掉了，取而代之的也是attention结构。

BERT：双向Transformer+微调

BERT与模型压缩：

• BERT与模型蒸馏：PKD和DistillBERT
• ALBERT：轻量级BERT
• TinyBERT：模型蒸馏的全方位应用
• MobileBERT：BERT在手机上运行，Pixel4只要40ms

BERT变种：

• RoBERTa：BERT调优，改变预训练方法（Dynamic Masking， Without NSP，更大的mini-batch，更多数据，更长训练时间）
• ELECTRA：判别器还是生成器，对抗生成网络
• Transformer优化：解决Transformer序列长度受限制问题，扩展输入长度Transformer XL
• Transformer优化：解决Transformer模型随长度增加，Attention部分占用内存和计算呈平方比增加的问题。使用Sparse Attention，如Reformer使用局部敏感哈希LSH、可逆残差和分块计算，把深度长序列Transformer训练的计算量和内存使用量降到了单机可训练的水平。
• XLM：跨语言的BERT

3. NLP领域顶会

自然语言处理领域：ACL, EMMLP, NAACL, COLING

机器学习/深度学习领域：ICML, NIPS, UAI, ALSTATS, ICLR

数据挖掘领域：SIGIR, KDD(应用), WSDM, SDM(理论), WWW, CIKM, SIGMOD(数据管理）

人工智能领域：IJCAI, AAAI

https://www.ccf.org.cn/xspj/rgzn/

https://dblp.uni-trier.de

国内NLP/CL学术会议：NLP&CC，CCL， YSSNLP， CCIR， CWMT

科技媒体：机器之心、雷锋网/AI科技评论、PaperWeekly、DeepTech、新智元。

会议或期刊排名：参考CCF列表
https://www.ccf.org.cn/Academic_Evaluation/By_category/

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