Ernie 是一种基于 Transformer 的预训练语言模型，由清华大学 KEG 实验室提出。本教程将为您介绍 Ernie 的基本概念、模型结构、预训练方法和应用场景。
模型结构
Ernie 模型采用 Transformer 架构，具有以下特点：
- 自注意力机制：模型使用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。
- 双向注意力：模型同时考虑了输入序列的前向和后向信息，提高了模型的语义理解能力。
- 层归一化：模型在每个层使用层归一化，增强了模型的稳定性。
预训练方法
Ernie 的预训练方法主要包括以下步骤：
- 语料收集：收集大量文本数据，包括新闻、文章、社交媒体等。
- 词嵌入：将文本中的每个词转换为向量表示。
- 预训练任务：包括掩码语言模型和下一句预测任务。
- 微调：使用特定任务的数据对预训练模型进行微调。
应用场景
Ernie 在以下场景中具有广泛应用：
- 自然语言理解：如问答系统、情感分析等。
- 文本生成：如文本摘要、机器翻译等。
- 文本分类：如垃圾邮件检测、情感分类等。
扩展阅读
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