Transformer大模型实战 了解RoBERTa

Transformer大模型实战 了解RoBERTa

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术的飞速发展，深度学习在NLP领域的应用越来越广泛。从早期的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）到长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM），再到注意力机制（Attention Mechanism）的引入，NLP领域的研究取得了显著的成果。然而，这些模型在处理长文本和长距离依赖关系时仍然存在瓶颈。

为了解决这一问题，Google提出了Transformer模型，该模型完全基于注意力机制，能够有效地处理长距离依赖关系。基于Transformer模型，许多研究者提出了各种改进版本，其中RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）是最具代表性的之一。本文将介绍Transformer模型和RoBERTa的原理、实现和应用，帮助读者深入了解这一强大的NLP工具。