基于Transformer的自然语言处理模型综述

自然语言处理是计算机科学中深度学习领域的一个分支，旨在使计算机能够理解、解析或生成人类语言(包括文字、音频等)。本文主要介绍了自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中基于Transformer结构所衍生出的多种类型的模型。近年，随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理模型的性能也得到了极大的提升，更多的自然语言处理任务得到了更好的解决。这些进展主要得益于神经网络模型的不断发展。本文讲解了当前最为流行的基于Transformer的几类自然语言处理模型，包括BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)系列、GPT (Generative Pre-trained Transformer)系列和T5系列等。主要介绍了上述系列的模型各自的发展变化以及其在模型结构，设计思路等方面的区别与联系。同时，对于自然语言处理领域未来的发展方向进行了展望。

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)这一领域的研究涉及到多个领域的知识，旨在让计算机能够像人类一样理解和处理文本信息， 从而实现人机交互、信息检索、自然语言生成等多种应用[1]。

近年来，随着深度学习技术的快速发展和大规模语料库的建立，对于自然语言任务的性能得到了很大的提升。这些进展主要得益于深度学习领域的不断发展，如循环神经网络、卷积神经网络和注意力机制等的提出和应用。

截至目前，自然语言处理领域仍然存在许多的问题亟待解决。例如，文本分类、情感分析、机器翻译、命名实体识别等。在这些任务中，计算机需要具备对文本的理解和处理的能力，同时还需要考虑到语言的多义性、歧义性、语境依赖性等因素。为了解决这些问题，学术界已有大量的相关工作，包括统计模型、规则模型、深度学习模型等。

综上所述，自然语言处理是一个不断发展和壮大的领域，它涉及到多个学科的交叉，具有广泛的应用前景。未来，随着技术的不断进步和发展，自然语言处理将会在人机交互、知识管理、智能搜索和自然语言生成等方面发挥越来越重要的作用。

2. 近年进展 2.1. Transformer 2017 年，Vaswani 等人提出了Transformer [2]，这个模型起初针对自然语言处理中序列到序列(Seq2Seq)中的机器翻译任务，采用了处理序列任务中常见的编码器–解码器架构。后期也有许多研究表明并将其应用到许多自然语言处理任务当中。和之前的自然语言处理任务不同，Transformer 不再使用循环神经层(recurrent neural layer)，而是仅依赖注意力机制进行信息的编码和解码操作，相比之前的模型也有着较高的并行度，缩短了训练时长。为了解决循环神经网络中存在的遗忘前序信息和必须串行这两个问题， Transformer 采用了自注意力机制(self-attention)中的多头注意力机制(muti-head attention)和编解码器结构(encoder-decoder)。之所以采用多头注意力机制，是因为其中的多个注意力头(muti-head)能够达到和常用的卷积操作相类似的输出多个通道的效果。