XLNet：融合双向与自回归的预训练语言模型提升性能

XLNet：广义自回归预训练语言模型 摘要： XLNet是一种创新的预训练语言模型，它在自然语言处理领域取得了显著的进步，尤其是在处理需要双向上下文信息的任务中。相较于传统的基于自动去噪的预训练模型如BERT，BERT依赖于掩码破坏输入的方式，虽然能利用双向上下文，但受限于预训练和微调过程中的不一致性，因为它只考虑了单向的条件概率。 XLNet的核心创新在于提出了一种广义自回归预训练方法，它不仅最大化输入序列所有可能排列的似然函数期望，从而能够同时学习向前和向后的上下文，克服了BERT在双向建模上的局限性。这种方法结合了Transformer-XL的自回归特性，使得模型能够在保持高效性能的同时，更好地捕捉文本中的深层语义依赖。 通过这种方法，XLNet能够有效地解决AR语言模型在深度双向上下文建模上的不足，使得模型在多个任务上展现出强大的表现。在多项实验中，XLNet不仅在20个任务上显著优于BERT，还在18个任务中达到了当时最先进的成绩，涉及问答、自然语言推理、情感分析和文档排名等多个领域。 XLNet的设计理念体现了无监督表示学习的强大潜力，预训练和微调阶段的无缝结合使得模型能够更好地适应各种下游任务，提升了语言理解的准确性。这种预训练策略的革新，不仅提升了模型的性能，也为未来的语言模型研究开辟了新的道路，推动了自然语言处理技术的发展。