语言模型
语音识别中比较重要的两个模型为声学模型和语言模型。
其中声学模型主要是用于将输入的语音解码为相应的音节序列，而语言模型就是将音节序列识别为文本内容。
语言模型是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是不是人话的概率。语言模型是使用大量的文本语料库训练出来的，可利用某门语言本身的统计规律来帮助提升识别的正确率 。
; 技术难点
语言模型的性能，很大程度上取决于语料的质量和体量，和特定任务匹配的大语料是最重要的。但是实际应用中，这样的语料不易找到。
传统的ngram建模技术，对长距离的依赖处理欠佳，并且建模的参数空间过于庞大，近年来提出的神经网络语言模型技术一定程度上解决了这些问题，但缺点是训练时间长，实际应用中速度较慢。
预训练
预训练指的是，使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而让模型对特定任务的学习负担变轻。
几类预训练语言模型方法
预训练语言模型具有无监督训练属性，非常容易获取海量训练样本，并且训练好的语言模型包含很多语义语法知识，对于下游任务的效果会有非常明显的提升。
经典的预训练模型
Bert、GPT、ELMo
改进与创新
GPT系列
- GPT-2：
- 相比GPT增加了语料，增大了模型尺寸，但基本结构和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，语言模型在这里就是无监督的多任务学习。
- 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。
- 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。
- 后续：
- GPT的后续优化思路是不断提升训练语料丰富度和模型容量，使语言模型能够从大量文本中学习到各个NLP任务的解决方法。
- 再通过zero-shot learning的方式实现不进行finetune，就可以让预训练模型直接进行下游任务预测。
Bert系列
- RoBERTa：
- 首先采用了dynamic mask，这样相比原来的Bert，可以达到同一个文本在不同epoch被mask掉的token不同，相当于做了一个数据增强。
- 其次，分析了训练样本应该如何构造，发现从同一个document构造输入单句子的输入文本而非pair对，效果会有一定提升。
- 最后，RoBERTa增大了batch size以及对BPE输入文本的分词方法进行了升级。
- ALBERT：
- 提出了一个轻量级的Bert模型，以此降低Bert的运行开销。
- 将原来Bert中的NSP任务中的coherence prediction单独分离出来，克服了在原Bert中学习程度不足的问题。
- ELECTRA：
- 采用了GAN的思路。
- 通过对抗学习的方式，让discriminator预测被mask掉的token能力逐渐增强，也即从文本中提取信息的能力增强。
其他创新
- 从知识增强的角度进行优化。相比原来的Bert，ERNIE引入了如知识图谱等外部知识信息。这样的好处在于，有一些文本如果不知道某些词组代表一个实体的话，模型是很难学习的，例如一些人名、地名等。
- 提出了新的预训练范式。比如一种为包括两个阶段：首先原文本使用某种noise function进行破坏，然后使用sequence-to-sequence模型还原原始的输入文本。
预训练模型对于NLP非常重要，未来的研究趋势也在让下游任务更加去适配预训练模型，以此来最大程度发挥预训练模型的能力
Original: https://blog.csdn.net/m0_57689584/article/details/126405831
Author: Misivoa
Title: 1_Pre-training & Language model
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