Transformer大模型实战 用SentenceBERT模型生成句子特征

Transformer大模型实战 用Sentence-BERT模型生成句子特征

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的发展历程

近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(Large Language Model)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性的进展。从2018年的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型,到2019年的GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2)模型,再到2020年的GPT-3模型,大语言模型的性能不断刷新记录,展现出了惊人的语言理解和生成能力。

1.2 Transformer架构的优势

这些大语言模型的核心架构都是基于Transformer的。Transformer是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的神经网络架构,它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),通过自注意力机制直接建模输入序列中元素之间的依赖关系,极大地提高了并行计算效率和长距离依赖建模能力。

1.3 Sentence-BERT模型的提出

在众多Transformer语言模型中,Sentence-BERT(Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks)是一个非常实用的模型,它在BERT的基础上进行了优化,可以高效地生成句子级别的向量表示,为各种下游任务如文本分类、语义搜索、文本聚类等提供了便利。

2. 核心概念与联系

2.1 Transformer的核心概念

• Self-Attention:自注意力机制