XLNet：超越BERT的新星

-XLNet：超越BERT的新星

1.背景介绍

1.1 自然语言处理的重要性

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和生成人类语言。随着大数据时代的到来,海量的自然语言数据不断涌现,对NLP技术的需求与日俱增。NLP技术已广泛应用于机器翻译、智能问答、信息检索、情感分析等诸多领域,为人类生产和生活带来了巨大便利。

1.2 预训练语言模型的兴起

传统的NLP模型需要大量的人工标注数据进行监督训练,标注成本高昂。2018年,Transformer模型在机器翻译任务上取得了突破性进展,Google推出的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练语言模型在NLP各种下游任务上表现出色,开启了预训练语言模型的新时代。BERT通过自监督方式在大规模语料上预训练,捕捉了丰富的语义和上下文信息,为下游任务提供了强大的语义表示,极大降低了标注成本。

1.3 XLNet的提出

尽管BERT取得了巨大成功,但它在预训练过程中存在一些缺陷,如只能看到部分上下文、预测时遮蔽了部分输入等。为了解决这些问题,CMU和Google Brain提出了XLNet(Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding)模型。