NLP：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 提出了半监督的方式来做语言理解，也就是无监督的pre-train，和有监督的fine-tune。该方法首先无监督的pre−trainpre-trainpre−train模型，学习到更加普遍、更适用的表征，然后模型以很小的微调迁移到众多特定的有监督学习任务上。在实验效果上，大幅超过了众多任务的state-of-art。不同于以无监督的方式学习到一些特征，然后利用这些特征喂给一些特定的有监督模型，这里是先无监督的pre−trainpre-trainpre−train模型，然后直接fine-tune预训练后的模型，迁移到一些特定的有监督任务上 《通过生成式预训练提升语言理解》这篇论文探讨了如何使用半监督学习方法来改进自然语言处理（NLP）中的语言理解能力。这种方法的核心在于无监督的预训练（generative pre-training）和有监督的微调（fine-tuning）。由于大规模的无标注文本数据丰富，但针对特定任务的标注数据稀缺，因此直接用少量标注数据训练判别式模型往往表现不佳。研究者们证明，通过在大量无标注文本上预训练语言模型，然后对每个具体任务进行微调，可以在各种自然语言理解任务中实现显著的性能提升。 论文中提出的方法与以往不同，它利用任务感知的输入转换（task-aware input transformations）在微调阶段进行有效迁移，同时几乎不改变模型架构。这一创新使得模型能适应各种不同的任务，而不必为每个任务设计特定的架构。实验结果显示，这种通用的、任务无关的模型在多个自然语言理解基准测试中超越了专门为每个任务设计的判别式模型，在所研究的12个任务中有9个取得了显著的性能提升。例如，在常识推理（Stories Cloze Test）中提升了8.9%，在问答任务（RACE）中提升了5.7%，在文本蕴含（MultiNLI）中提升了1.5%。 自然语言理解的挑战在于其多样性，包括文本蕴含、问题回答、语义相似度评估和文档分类等。尽管无标注数据丰富，但获取针对特定任务的标注数据往往既费时又昂贵。因此，通过无监督学习从大量未标注文本中提取普适性更强的表示，然后用这些表示来微调模型以适应有监督任务，成为了减轻对监督学习依赖的一种有效策略。 生成式预训练语言模型的学习过程分为两个阶段。模型在大量无标注文本上进行预训练，学习语言的内在规律和模式，生成高质量的文本。这个阶段的目的是让模型捕获语言的普遍结构和语义信息。然后，在预训练模型的基础上，针对每个具体的自然语言理解任务进行有监督的微调，调整模型参数使其能够精确地完成特定任务。由于使用了任务感知的输入转换，模型可以快速适应新的任务，而无需大幅度修改模型结构。 这项工作的重要性在于，它不仅提高了自然语言处理的性能，还为处理资源稀缺领域的问题提供了新的思路。通过减少对大量标注数据的依赖，生成式预训练模型为解决现实世界中的NLP问题开辟了新的路径，对于推动人工智能的进步，尤其是自然语言理解和生成领域的发展具有深远的影响。