Transformer大模型实战 针对下游任务进行微调

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1. 背景介绍

近年来，深度学习在人工智能领域取得了突破性进展，其中Transformer模型凭借其强大的序列建模能力，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成就。BERT、GPT、T5等基于Transformer的预训练模型，在文本分类、机器翻译、问答系统等任务上展现出令人惊叹的性能。然而，这些预训练模型通常在大型数据集上训练，其参数量庞大，部署成本高昂。针对特定下游任务进行微调，可以有效降低模型复杂度，提高模型效率，并提升模型在特定领域的性能。

2. 核心概念与联系

2.1 Transformer模型架构

Transformer模型的核心是自注意力机制（Self-Attention），它能够捕捉序列中不同词之间的依赖关系，从而更好地理解上下文信息。Transformer模型通常由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器将输入序列映射到隐藏表示，解码器则根据编码器的输出生成目标序列。

2.2 预训练与微调

预训练是指在大量通用数据上训练模型，学习到