什么是预训练,预训练方法

GitHub开源项目推荐|海量中文预训练ALBERT模型-albert_zhalbert_zh是一个GitHub上优秀的开源项目，目前项目点赞数已达：3.8k，海量中文预训练ALBERT模型项目主开发语言：Python项目地址：这个开源项目是一个海量中文预训练ALBERT模型，主要使用Python语言进行开发。该项目的目的是为了提供一个高效的中文自然语言处理模型，以便于在各种应用场景中使用。

1、NLP预训练语言模型(三

Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是EncoderDecoder结构，所以多应用在机器翻译（输入一个句子输出一个句子）、语音识别（输入语音输出文字）、问答系统等领域。本文基于Attentionisallyouneed这篇论文，讲解Transformer的结构，涉及到的图片均为论文中或经典图片，参数值均来自论文，具体问题可以具体调整超参数。

2、BERT预训练模型

ngram语言模型：根据前面n个词预测当前词，它的缺点是，一般只能取12，n越大计算成本越高，这就使得它关注的信息是非常局限的。预训练语言模型：wordvec\glove\fasttext。wordvec是根据周围词预测当前词或当前词预测周围词，相比于ngram，它关注了下文，但它仍然是关注局部信息。glove通过构建词频共现矩阵来训练词向量，将全局信息融入到词向量中。

三者共同的缺点是，无法解决一词多义问题。高级语言模型：elmo\GPT，elmo采用1层静态向量 2层单向LSTM提取特征，并且能够解决一词多义，elmo是一个双向语言模型，但实际上是两个单向语言模型（方向相反）的拼接，这种融合特征的能力比BERT一体化融合特征方式弱。GPT采用Transformer的decoder单元提取特征，同样也可以解决一词多义问题，但GPT是单向的。

3、gpt40是什么

问的是GPT40吗？是一种预训练的AI语言模型。根据查询百度百科得知：GPT（GenerativePretrainedTransformer）是一种预训练的AI语言模型，现在其最新版本是GPT40，使用Transformer架构来处理自然语言处理（NLP）任务，GPT能够生成人类可读的自然语言文本，例如对话、文章或新闻报道。