实现高效生成式预训练Transformer模型：基于多模态数据融合和多任务学习的方法_transformer数据融合

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1.1 为什么需要预训练？

传统Transformer模型基于字符级别或者词级的文本，通常只进行了几层网络结构，而在实际生产环境中，任务不同，输入类型也不同，比如序列标注、序列生成等，会遇到不同的输入数据形式。因此，提出了用统一的预训练模型来解决这一问题，预训练可以使得模型具有更好的泛化能力、鲁棒性。通过对大量高质量数据进行预训练，模型可以在目标任务上取得更好的性能。
目前，预训练模型有两种流派，一种是seq2seq预训练，另一种是transformer预训练。seq2seq预训练就是利用源文本和目标文本的数据集，首先用seq2seq模型将源文本编码成固定长度的向量，然后再去训练一个seq2seq解码器，用于将编码后的向量映射回目标文本。transformer预训练相比于seq2seq预训练，不需要seq2seq模型，直接用transformer模型来做特征抽取，并且是端到端训练的方式，可以训练得更快更准确。

1.2 Transformer预训练：何时进行预训练，预训练流程图，优点缺点，预训练数据集。

1.2.1 概念

预训练Transformer模型，是在无监督条件下通过大规模无监督数据训练网络模型，使模型具备更好的通用性、适应性和鲁棒性。Transformer模型是NLP领域最具代表性的深度学习模型之一。该模型是由Attention机制和前馈神经网络组成，并被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。