自然语言处理领域的重大进步——大模型中的预训练语言模型解析
在自然语言处理（NLP）领域，预训练语言模型（PLM）的进步可谓是举足轻重。其中，Feature-based approaches与Fine-Tuning approaches是两大主流技术路径。Perplexity（常简称为PPL）困惑度作为一个关键的评估指标，对于评价语言模型性能具有不可忽视的作用。接下来，让我们深入探讨这两大方法和PPL困惑度的详细内容。
一、关于Feature-based approaches（基于特征的方法）
概述：此方法利用预训练模型所提取的特征作为特定任务模型的输入。预训练模型常作为特征提取器，其输出被视为后续任务的特征输入。
代表模型：早期，Word2Vec凭借其词向量的分布式表示增强了NLP任务的性能。基于循环网络（RNN）的预训练模型也是这一方法的重要代表。
二、关于Fine-Tuning approaches（微调方法）
概述：微调方法是在预训练模型的基础上，针对特定任务的数据进行进一步的训练，使模型更好地适应新任务。这通常涉及对模型部分或全部参数的调整。
代表模型：BERT与GPT系列模型就是微调方法的典型实例。BERT通过在大规模无标签语料上的预训练，学习到了通用且上下文感知的单词表示。而GPT系列则采用了生成式架构，能够生成连贯的文本。
微调方式的详解：
1. 资源高效型微调：仅更新输出层，保持其余预训练参数不变。这种方式较为节省资源，但可能在性能上有所妥协。
2. 资源密集型微调：对预训练模型的所有层进行微调，以追求更好的性能。这需要更多的计算资源，但通常能获得卓越的建模效果。
3. 参数高效微调技术：包括蒸馏、适配器训练和渐进收缩等技术。这些技术通过训练小模型或添加小型网络来模仿大模型的行为，从而降低计算成本。
三、PPL困惑度的解读
定义：对于语言模型而言，困惑度是评估其预测样本能力的一种标准，表示序列的以e为底的平均负对数似然。
计算方式：通过计算模型在测试集上的负对数似然值的平均数，并进行指数化处理来得到困惑度。
意义：较低的困惑度表明模型对其预测具有较高的确定性，即模型能更准确地预测输入序列的下一个单词。困惑度是衡量语言模型性能的重要尺度之一，有助于了解模型的当前性能并指明改进方向。