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Transformer大模型实战 BART模型的架构

Transformer大模型实战 BART模型的架构

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM

Transformer大模型实战 BART模型的架构

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着大规模预训练模型的兴起，如BERT、GPT系列等，研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势。为了进一步提高模型在文本生成、文本理解及多种NLP任务上的能力，Bart（Bidirectional and Auto-regressive Transformers）应运而生。BART旨在结合自回归生成（Auto-regressive Generation）和双向编码（Bi-directional Encoding）的优点，通过改进Transformer架构在下游任务中的表现。

1.2 研究现状

当前研究已经证实了BART模型在多项基准测试中展现出的竞争优势，尤其是在机器翻译、文本摘要、问答系统等多个任务上达到了或接近人类水平的表现。此外，BART模型因其高效的数据驱动特性，在跨语言翻译、情感分析以及多模态信息

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