prompter: 什么是预训练语言模型？

assistant: 预训练语言模型是一种机器学习模型，它通过对大规模文本数据进行无监督学习，学习出一个通用的语言表示，能够应用于各种自然语言处理任务。这种模型可以用来自动生成文本、完成句子、对话和机器翻译等任务。

预训练语言模型通常使用神经网络来建模，并使用一种称为“自监督学习”的技术来训练模型。自监督学习是指使用未标记的数据来训练模型，因此不需要人工标记数据，这使得训练模型更加高效。

最流行的预训练语言模型之一是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它使用Transformer架构进行建模，可以生成高质量的文本表示，并在多种自然语言处理任务中取得了最先进的结果。其他知名的预训练语言模型包括GPT（Generative Pre-trained Transformer）和XLNet等。

prompter: 能否举例详细说明，从根本数学原理开始讲起？

assistant: 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于后向传播（Back Propagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等优化算法不断优化模型参数。而预训练的思想是，模型参数不再是随机初始化的，而是通过一些任务进行预先训练，得到一套模型参数，然后用这套参数对模型进行初始化，再进行训练。在正式探讨自然语言处理的预训练之前，回顾一下计算机视觉领域的预训练过程。在图片分类任务中，常用的深度学习模型是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。对于由多个层级结构组成的CNN来说，不同层学到的图像特征是不一样的，越浅的层学到的特征越通用，越深的层学到的特征和具体任务的关联性越强。在图1中[6]，对基于人脸（Faces）、汽车（Cars）、大象（Elephants）和椅子（Chairs）的任务而言，最浅层的通用特征“线条”都是一样的。因此，在大规模图片数据上预先获取“通用特征”，会对下游任务有非常大的帮助。
再举个简单的例子，假设一个《怪物猎人：世界》的游戏玩家想给游戏中的怪物（如飞雷龙、浮空龙、风漂龙、骨锤龙等）做一个多分类系统，而有标注的数据只有游戏中的若干图片，重新训练一个神经网络模型显然不太可能。

幸运的是，现有的大规模图片数据库ImageNet 中一共有20000多类标注好的数据集，包含超过1400 万张图片。

通过ImageNet 训练出来的CNN 网络参数，可以迁移至怪物猎人的训练任务中。

在比较浅层的CNN网络初始化时，可以使用已经训练好的参数，而在模型的高层，其参数可以随机初始化。在训练怪物猎人的特定任务时，既可以采用冻结（Frozen）参数的方式，也就是浅层参数一直保持不变；也可以采用微调的方式，也就是浅层参数仍然随着任务的训练不断发生改变，从而更加适应怪物的分类。

将图片转换为计算机可以处理的表示形式（如像素点的RGB 值），就可以输入至神经网络进行后续处理。

对自然语言来说，如何进行表示是首先要考虑的问题。

prompter: 你举了使用 ImageNet 训练的 CNN 网络作为预训练模型的例子。不过这是关于人工智能在图像处理方面的例子。我所问的是预训练语言模型，因此我更关心预训练这一方法在语言模型中的应用。请问现在世界上有哪些公开可使用的语言方面的预训练模型呢？

assistant: 当今世界上有许多公开可用的预训练语言模型，以下是其中一些常见的模型：

1. GPT-3：由OpenAI开发的具有1750亿个参数的大型语言模型，它可以用于多种自然语言处理任务，如语言生成、文本分类、问题回答等。

2. BERT：由Google开发的基于Transformer的双向编码器，它可以在多个NLP任务中进行微调，如情感分析、文本分类、命名实体识别等。

3. RoBERTa：Facebook AI Research (FAIR)开发的模型，是BERT的改进版本，使用更多的训练数据和更长的训练时间。

4. ALBERT：由Google开发的另一种改进版本的BERT，采用参数共享和跨层参数连接等方法来减少参数数量，从而提高效率。

5. T5：由Google开发的多任务语言模型，可以在多种自然语言处理任务中进行微调，包括问答、摘要生成、语言翻译等。

这些预训练模型在不同的自然语言处理任务上都取得了非常好的效果，成为了NLP领域的重要里程碑。如果您对开源有需求，其中一些模型是开源的，可以在各种应用中免费使用。

prompter: 那有那些模型是开源的呢？

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目前，世界上有许多公开可用的预训练语言模型，其中包括BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）、ELMo（Embeddings from Language Models）、XLNet（Generalized Autoregressive Pretraining）等。BERT 是一种基于双向 Transformer 的预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，如文本分类、句子相似度计算等。GPT 是一种基于 Transformer 的预训练模型，可以用于文本生成、文本分类等任务。ELMo 是一种基于语言模型的预训练模型，可以用于文本分类、句子相似度计算等任务。XLNet 是一种基于自回归预训练的模型，可以用于文本分类、句子相似度计算等任务。

prompter: 你是基于哪一种模型设计的呢？

assistant: 预训练语言模型是指先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用的一种语言模型。

prompter: 你能详细介绍一下吗？

assistant: 预训练语言模型要从词向量说起。词向量利用文本数据，构造出词之间的共现关系，一般将在一句话中共现的词作为正样本，随机负采样构造负样本，采用CBOW或Skip-Gram的方式进行训练，以此达到让经常共现的词，能够具有相似向量化表示。其本质是NLP中的一个先验：频繁在文本中共现的两个词，往往语义是相近的。然而，词向量的问题也比较明显，同一个词在不同的语境中，含义往往是不同的，而词向量对于某一个词只能生成一个固定的向量，无法结合语境上下文信息进行调整。
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding（2018）提出了Bert模型，也是目前在NLP中应用最广泛的预训练模型之一。相比GPT和ELMo，Bert采用了一种Mask Language Model（MLM）这一不同的目标，通过随机mask掉输入文本中的某些token，然后利用上下文信息进行预测，实现对数据语义关系的提取。这种MLM相比之前的语言模型优化目标优点是，可以从多个方向同时进行信息抽取来预测当前token，而传统的语言模型（前向后后向）每一次只能从一个方向提取信息。即使将前向和后向结合，也无法实现真正意义上的同时利用前后文信息预测当前token。同时，Bert还引入了Next Sentence Prediction（NSP）任务，在预训练阶段构造了两个文本pair对输入，预测这两个文本的相关性。这个任务相当于是在sentence维度的信息提取，和下游的文本匹配类任务更加契合，这在单纯的语言模型中是难以学到的。
在GPT之后，OpenAI进一步提出了GPT-2、GPT-3，旨在通过更大的模型容量、更多的训练语料进一步提升预训练语言的效果。Language Models are Unsupervised Multitask Learners（2018）提出了GPT-2。本文相比GPT增加了语料、增大了模型尺寸，模型的基本结构和GPT差不多。GPT-2的核心思想是，任何一个有监督NLP任务，都可以看成是语言模型的一个子集，只要预训练语言模型的容量足够大，理论上就能解决任何NLP任务。任何NLP任务都可以表示成p(output | input, task)的形式，语言模型就是无监督的多任务学习。因此GPT-2的核心就是提升模型的容量和数据多样性，让语言模型能够达到解决任何任务的程度。在随后的Language Models are Few-Shot Learners（2020）中提出了GPT-3，进一步增大了模型尺寸，模型参数量是GPT-2的100倍。GPT-3的核心思想在于不进行finetune（zero-shot learning）就可以对下游任务生成预测结果，其做法为将下游任务转换为一系列的文本，直接通过语言模型预测出结果。下图为一个例子，对比了finetune方法和GPT-3中提出的zero-shot方法的区别，便于对这种预测方法进行理解。通过增加对任务的描述文本，来让模型知道当前要解决什么任务，进而实现预测。