从零开始大模型开发与微调：编码器的实现
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
关键词：自然语言处理，大模型，Transformer架构，编码器模块，序列到序列学习
文章目录
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着人工智能在自然语言处理(NLP)领域的快速发展，对大规模预训练模型的需求日益增长。这些大型模型不仅需要具备广泛的语言理解能力，还需要能适应各种下游任务需求。传统上，针对特定任务训练的较小模型往往无法达到所需的泛化效果或性能上限。因此，近年来出现了大量用于大规模数据集上的预训练模型，如BERT、GPT、T5等系列，它们展示了惊人的性能，并且能够通过简单的微调快速适应新任务。
1.2 研究现状
当前，研究者们正致力于探索如何进一步提升大模型的效率、可扩展性和实用性。一方面，研究人员正在优化模型结构和参数配置，例如引入自注意力机制改进Transformer架构的效率；另一方面，也在寻找更有效的微调策略，减少所需的数据量和计算成本，同时保持高性能。
1.3 研究意义
构建从零开始的大模型并深入理解其内部机制对于推动NLP技术进步具有重要意义。这不仅能促进理论
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140391594
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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