预训练语言模型结构图

预训练语言模型通常采用递归神经网络 (Recursive Neural Networks) 或者Transformer架构为基础。其中，Transformer是一种基于自注意力机制的设计，它包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder），每个部分包含多层自注意力模块（Self-Attention）、前馈神经网络（Feedforward Networks）以及位置编码（Positional Encoding），以捕捉文本序列中的上下文信息。

在Transformer中，编码器对输入序列进行处理并生成一系列的隐藏状态，而解码器则在此基础上逐步生成预测结果，如机器翻译任务中的目标句子。BERT、GPT等大型预训练模型则是基于Transformer堆叠大量Transformer块构成的深度模型，通过大量的无监督学习（如Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction）来获得丰富的语言表示能力。

相关问题

代码表征预训练语言模型

代码表征预训练语言模型是一种利用代码进行大规模预训练的语言模型，其目标是能够自动理解和生成程序代码。与传统的文本预训练语言模型不同，代码表征预训练语言模型需要考虑代码的结构、语法和语义等特征。目前比较知名的代码表征预训练语言模型包括CodeBERT、CodeMIST和GraphCodeBERT等。

这些模型主要利用了代码中的抽象语法树（AST）和控制流图（CFG）等结构信息，通过自监督学习的方式进行预训练。在预训练阶段，这些模型通常会使用代码注释和变量名等上下文信息来辅助学习。在微调阶段，这些模型可以被用于代码补全、代码修复、代码搜索和代码分类等任务。

预训练大模型的技术架构图

预训练大模型通常采用自回归语言模型（Autoregressive Language Model，如Transformer架构）作为基础设计。这种模型主要包括以下几个关键部分：

1. **输入嵌入层**：将文本数据转换成数字序列，并通过词嵌入、字符嵌入等技术将其映射到高维向量空间。

2. **编码器（Encoder）**：比如Transformer的自注意力层（Self-Attention）和前馈神经网络（Feedforward Networks），对输入序列进行多次编码，提取出上下文相关的特征。

3. **解码器（Decoder，可选）**：在生成式任务中（如语言建模或对话系统），用于预测下一个词或句子。如果没有这个部分，则仅适用于像文本分类那样的非生成任务。

4. **多层结构**：包含多个堆叠的编码器和/或解码器层次，每个层次负责处理更高级别的抽象信息。

5. **掩码机制（Masking）**：对于基于左到右顺序的语言模型，会对未来的单词应用掩码，防止模型看到它应该预测的内容。

6. **预训练和微调阶段**：预训练阶段通常是无监督学习，模型在大规模文本数据上自我学习语言模式；微调阶段则是在特定下游任务的数据集上调整模型参数，使其适应新的任务需求。