自然语言处理中PTM是什么？

PTM是自然语言处理中的预训练模型（Pre-trained Model）的缩写。它是指在大规模语料库上进行预训练的模型，然后在下游任务中进行微调，以提高模型的性能。PTM的出现极大地推动了自然语言处理领域的发展，尤其是在文本分类、命名实体识别、情感分析等任务中取得了很好的效果。第一代PTMs关注学习词向量，非上下文词嵌入，是静态嵌入，与上下文无关，浅层模型，需要从头学习，用作预训练的词嵌入。第二代PTMs则关注学习语言模型，是动态嵌入，与上下文相关，深层模型，可以通过微调适应不同的下游任务。其中比较有代表性的算法有Word2Vec、ELMo、GPT、BERT等。