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全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为 “基于 Transformer 的双向编码器表示”。含义是一种用于语言表征的预训练模型。它改变了以往传统单向语言模型预训练的方式能够联合左侧和右侧的上下文信息从未标记文本中预训练出一个深度双向表示模型。这使得它可以更好地理解文本的语义和语境在众多自然语言处理任务中表现出色如问答、文本分类、文本摘要、情感分析等。应用场景被广泛应用于自然语言处理的各种下游任务中经过微调后可以快速适应不同的具体业务需求。例如在智能客服、信息检索、机器翻译等领域都有重要的应用。
RoBERTa
含义Robustly Optimized BERT Pretraining Approach 的缩写即 “鲁棒优化的 BERT 预训练方法”。由来是由 Facebook 人工智能研究院对 Google 的 BERT 模型进行改进后得到的一种预训练语言模型。它在训练过程中对 BERT 的一些训练策略和超参数进行了优化从而提高了模型的性能。特点相比 BERTRoBERTa 采用了动态掩码、去除下一句预测目标等改进措施在训练过程中使用了更大的批次和更多的数据因此在各种自然语言处理任务上取得了更好的效果。它在处理长文本、复杂语言结构等方面具有更强的能力对于一些对语言理解要求较高的任务如阅读理解、文本生成等表现尤为突出。
Ernie
百度的 Ernie百度推出的知识增强大语言模型全称为 Enhanced Representation through Knowledge Integration即 “通过知识融合增强的表示”。它引入了多源数据和知识图谱等外部知识增强了模型对语言的理解和生成能力能够处理复杂的自然语言处理任务如智能写作、智能问答、智能对话等。
