Transformer结构及其应用详解
Transformer 是Google Brain 2017的提出的一篇工作，它针对RNN的弱点进行重新设计，解决了RNN效率问题和传递中的缺陷等，在很多问题上都超过了RNN的表现。
RNN：Recurrent Neural Network, 循环神经模型。
单向二阶段训练模型——OpenAI GPT
GPT(Generative Pre-Training)，是OpenAI在2018年提出的模型，利用Transformer模型来解决各种自然语言问题，例如分类、推理、问答、相似度等应用的模型。GPT采用了Pre-training + Fine-tuning的训练模式，使得大量无标记的数据得以利用，大大提高了这些问题的效果。
GPT就是利用Transformer进行自然语言各种任务的尝试之一，主要有以下三个要点
Pre-Training的方式
单向Transformer模型
Fine-Tuning与不同输入数据结构的变化
GPT的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，即预训练生成式转换器。
双向二阶段训练模型——BERT
BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformer)，是Google Brain在2018年提出的基于Transformer的自然语言表示框架。是一提出就大火的明星模型。BERT与GPT一样，采取了Pre-training + Fine-tuning的训练方式，在分类、标注等任务下都获得了更好的效果。
BERT与GPT非常的相似，都是基于Transformer的二阶段训练模型，都分为Pre-Training与Fine-Tuning两个阶段，都在Pre-Training阶段无监督地训练出一个可通用的Transformer模型，然后在Fine-Tuning阶段对这个模型中的参数进行微调，使之能够适应不同的下游任务。
虽然BERT与GPT看上去非常的相似，但是它们的训练目标和模型结构和使用上还是有着些许的不同：
GPT采用的是单向的Transformer，而BERT采用的是双向的Transformer，也就是不用进行Mask操作；
使用的结构的不同，直接导致了它们在Pre-Training阶段训练目标的不同；
多任务模型——MT-DNN
MT-DNN (Multi-Task Deep Neural Networks) 依然采用了BERT的二阶段训练方法以及双向Transformer。在Pre-Training阶段，MT-DNN与BERT几乎完全一样，但是在Fine-Tuning阶段，MT-DNN采用了多任务的微调方式。同时采用Transformer输出的上下文Embedding进行单句分类、文本对相似度、文本对分类以及问答等任务的训练。
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