预训练语言模型综述（二）—— 预训练任务及训练策略

在上一篇文章中，我们简要介绍了预训练语言模型的基本概念和背景。本文将继续深入探讨预训练任务及训练策略。
一、预训练任务
预训练任务按学习范式可主要归类为三类：监督学习、无监督学习和自监督学习。其中，自监督学习较为特殊，它虽然也有输入和输出标签，但这些标签是自动生成的，而非人工标注。例如，Masked Language Model（MLM）任务就是典型的自监督学习任务。
目前，基于监督学习的预训练任务相对较少，主要是机器翻译。而其他主流预训练任务则主要采用无监督或自监督学习范式。随着时间的推移和技术的发展，未来可能会有更多基于监督学习的预训练任务出现。
二、训练策略
在预训练语言模型中，训练策略同样重要。为了确保预训练任务与下游任务的相融性，迁移学习成为关键技术。在迁移学习中，通常先在源任务上进行预训练，然后将模型迁移到目标任务上进行学习。

1. 特征迁移：这种方法主要是预训练出一些有效的特征表征（如词向量），然后下游任务可以使用这些表征。例如，Word2Vec、GloVe等都是通过迁移学习得到的词向量表示。
2. 参数迁移：这是目前的主流方式。预训练任务与下游任务的模型参数共享，然后根据特定任务进行微调。这种方式可以让下游任务从预训练的强大模型中继承知识和能力，从而实现快速适应新任务的目的。
   尽管预训练语言模型在许多任务上已经取得了颠覆性的效果，但仍存在一些挑战和问题需要解决。首先，海量的模型参数中隐藏的本质我们还不是很清楚。其次，训练这些模型的巨大计算成本也是阻碍我们进一步探索的重要因素。
   为了解决这些问题，未来研究的方向可能包括：
3. 探索更有效的模型压缩和剪枝技术，以降低模型大小和计算成本；
4. 深入研究模型内部的运作机制，理解其学习到的知识本质；
5. 开发更为精细的基于监督学习的预训练任务，以提高模型的针对性和效果；
6. 结合深度学习和其他机器学习方法，探索更高效、更精准的预训练策略。
   总的来说，预训练语言模型是一个充满挑战和机遇的研究领域。随着技术的不断进步和研究的深入，我们有望在未来看到更多突破性的成果和应用。