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文本生成：NLP重要任務(wù)標(biāo)之一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成法為主流趨勢(shì) |
| 編輯： 來(lái)源：浙商證券 時(shí)間：2023/5/9 |
文本生成(Text Generation)是自然語(yǔ)言處理(NLP)的重要任務(wù)之一，從非語(yǔ)言的表示生成人類可以理解的文本，文本→文本、 數(shù)據(jù)→文本都是文本生成任務(wù)關(guān)注的 RNN架構(gòu)局限在于無(wú)法并行運(yùn)算。RNN計(jì)算是有時(shí)序依賴的，需要用到前一個(gè)時(shí)間步或者后一個(gè)時(shí)間步的信息，這導(dǎo)致它難 以并行計(jì)算，只能串行計(jì)算。GPU的并行化能夠大大加速計(jì)算過(guò)程，如果模型不能夠并行計(jì)算，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算速度很低。 Transformer架構(gòu)引入Self-attention自注意力機(jī)制可取代RNN。 2017年，Google發(fā)布《Attention is All You Need》Transformer模型通過(guò)采用Self-Attention 自注意力機(jī)制，完全拋棄了傳統(tǒng)RNN在水平方向的傳播，只在垂直方向上傳播，只需要不斷 疊加Self-Attention層即可。這樣，每一層的計(jì)算都可以并行進(jìn)行，可以使用GPU進(jìn)行加速。
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