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通過使用像BERT這樣的預訓練語言模型(PLMs)，自然語言處理(NLP)已經發生了革命性的變化。盡管幾乎在每個NLP任務中都創造了新記錄，但PLM仍然面臨許多挑戰，包括可解釋性差、推理能力弱，以及在應用于下游任務時需要大量昂貴的注釋數據。通過將外部知識集成到PLM中，知識增強的預訓練語言模型(KEPLMs)有可能克服上述限制。本文通過一系列研究對KEPLMs進行了系統的考察。具體地，概述了可集成到KEPLMs中的知識的常見類型和不同格式，詳細介紹了現有的構建和評估KEPLMs的方法，介紹了KEPLMs在下游任務中的應用，并討論了未來的研究方向。研究人員將從這項調研中受益，通過獲得該領域最新發展的快速和全面的概述。

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1. 引言

預訓練語言模型(PLMs)首先在大型數據集上進行訓練，然后直接遷移到下游任務，或在另一個小型數據集上進一步微調，以適應特定的NLP任務。早期的PLMs，如Skip-Gram[1]和GloVe[2]，是淺層神經網絡，其詞嵌入(從窗口大小的上下文中學習)是靜態語義向量，這使得它們無法處理動態環境下的一詞多義問題。隨著深度學習的發展，研究人員試圖利用深度神經網絡來通過動態語義嵌入來提高任務的性能。起初，人們仍然局限于監督學習的范式，認為沒有足夠的標記數據，很難釋放深度學習的潛力。然而，隨著自監督學習的出現，BERT[3]等大型語言模型可以通過預測事先被掩蓋的標記，從大規模無標記文本數據中學習大量知識。因此，他們在許多下游NLP任務中取得了突破性進展。此后，許多大型模型開始采用Transformer[4]結構和自監督學習來解決NLP問題，plm逐漸進入快速發展階段。PLMs最近的驚人成功是OpenAI的ChatGPT。隨著研究的進展，人們發現PLMs仍然面臨可解釋性差、魯棒性弱和缺乏推理能力的問題。具體來說，PLMs被廣泛認為是黑盒，其決策過程是不透明的，因此很難解釋。此外，PLMs可能不夠魯棒，因為深度神經模型容易受到對抗性樣本的影響。此外，由于純數據驅動，PLMs的推理能力也受到限制。PLMs的所有這些缺點都可以通過納入外部知識來改善，這就產生了所謂的知識增強的預訓練語言模型(KEPLMs)。圖1用ChatGPT的話說就是KEPLMs的優勢。

盡管目前對KEPLMs 中[5]、[6]、[7]、[8]的研究尚不多見，但隨著許多新技術的出現，該研究領域正在迅速發展和擴展。本綜述旨在從不同的角度為人工智能研究人員提供關于KEPLMs 最新進展的最全面和最新的圖景。 本綜述的其余部分組織如下。第2節解釋了KEPLMs 的背景。第3節對keplm常用的知識類型和格式進行了分類。第4節介紹了構建keplm的不同方法。第5節描述了評估KEPLMs 可能的性能指標。第6節討論了KEPLMs 在下游知識密集型NLP任務中的典型應用。第7節概述了KEPLMs 的未來研究方向。第8節總結了貢獻。

構建 KEPLMS

隱性知識整合

以BERT為代表的PLMs 通常使用維基百科等的非結構化文本文檔作為預訓練的語料庫。非結構化文本數據包含豐富的上下文語義信息，BERT可以通過掩碼語言模型(MLM)從中學習單詞的上下文知識。然而，文本中同樣包含有價值信息的實體和短語被忽略了。通過采用知識引導的超越單個單詞層面的掩碼策略，PLMs 能夠融合實體、短語等知識，如圖3所示。

一些構建KEPLMs的方法通過添加知識相關的預訓練任務隱式地納入知識，如圖6所示。

顯性知識整合

PLMs 顯式地合并外部知識主要有三種方式:修改模型輸入、添加知識融合模塊和利用外部內存。前兩種方法將相關知識插入PLMs中，其形式為模型的額外輸入或模型中的額外組件，如圖7①和②所示。第三種方法使文本空間和知識空間保持獨立，從而便于知識更新

參考文獻

[1] T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. S. Corrado, and J. Dean, “Distributed representations of words and phrases and their compositionality,” in Proc. Int. Conf. Neural Inf. Process. Syst, vol. 26, 2013. [2] J. Pennington, R. Socher, and C. D. Manning, “Glove: Global vectors for word representation,” in Proc. Conf. Empir. Methods Natural Lang. Process., 2014, pp. 1532–1543.

在人工智能迅速發展的今天，深度神經網絡廣泛應用于各個研究領域并取得了巨大的成功，但也同樣面 臨著諸多挑戰．首先，為了解決復雜的問題和提高模型的訓練效果，模型的網絡結構逐漸被設計得深而復雜，難以 適應移動計算發展對低資源、低功耗的需求．知識蒸餾最初作為一種從大型教師模型向淺層學生模型遷移知識、提 升性能的學習范式被用于模型壓縮．然而隨著知識蒸餾的發展，其教師學生的架構作為一種特殊的遷移學習方 式，演化出了豐富多樣的變體和架構，并被逐漸擴展到各種深度學習任務和場景中，包括計算機視覺、自然語言處 理、推薦系統等等．另外，通過神經網絡模型之間遷移知識的學習方式，可以聯結跨模態或跨域的學習任務，避免知 識遺忘；還能實現模型和數據的分離，達到保護隱私數據的目的．知識蒸餾在人工智能各個領域發揮著越來越重要 的作用，是解決很多實際問題的一種通用手段．本文將近些年來知識蒸餾的主要研究成果進行梳理并加以總結，分析該領域所面臨的挑戰，詳細闡述知識蒸餾的學習框架，從多種分類角度對知識蒸餾的相關工作進行對比和分析， 介紹了主要的應用場景，在最后對未來的發展趨勢提出了見解．

隨著深度神經網絡的崛起和演化，深度學習在 計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等 各個人工智能的相關領域中已經取得了重大突破． 但是，深度學習在實際應用過程中的也存在著一些 巨大的挑戰．首先，為了應對錯綜復雜的學習任務， 深度學習的網絡模型往往會被設計得深而復雜：比 如早期的LeNet模型只有５層，發展到目前的通用 的ResNet系列模型已經有152層；伴隨著模型的 復雜化，模型的參數也在逐漸加重．早期的模型參數 量通常只有幾萬，而目前的模型參數動輒幾百萬．這 些模型的訓練和部署都需要消耗大量的計算資源， 且模型很難直接應用在目前較為流行的嵌入式設備 和移動設備中．其次，深度學習應用最成功的領域是 監督學習，其在很多任務上的表現幾乎已經超越了 人類的表現．但是，監督學習需要依賴大量的人工標 簽；而要實現大規模的標簽任務是非常困難的事情， 一方面是數據集的獲取，在現實場景中的一些數據 集往往很難直接獲取．比如，在醫療行業需要保護患 者的隱私數據，因而數據集通常是不對外開放的．另 一方面，大量的用戶數據主要集中在各個行業的頭 部公司的手中，一些中小型公司無法積累足夠多的 真實用戶數據，因此模型的效果往往是不理想的；此 外，標注過程中本身就需要耗費很大的人力、物力、 財力，這將極大限制人工智能在各個行業中的發展 和應用．最后，從產業發展的角度來看，工業化將逐 漸過渡到智能化，邊緣計算逐漸興起預示著AI將 逐漸與小型化智能化的設備深度融合，這也要求模 型更加的便捷、高效、輕量以適應這些設備的部署． 針對深度學習目前在行業中現狀中的不足， Hinton等人于2015首次提出了知識蒸餾（Knowledge Distillation，KD）［１０］，利用復雜的深層網絡模型向淺 層的小型網絡模型遷移知識．這種學習模型的優勢在于它能夠重用現有的模型資源，并將其中蘊含的 信息用于指導新的訓練階段；在跨領域應用中還改 變了以往任務或場景變化都需要重新制作數據集和 訓練模型的困境，極大地節省了深度神經網絡訓練 和應用的成本．通過知識蒸餾不僅能夠實現跨領域 和跨模態數據之間的聯合學習還能將模型和知識 表示進行分離，從而在訓練過程中將教師模型作為 “黑盒”處理，可以避免直接暴露敏感數據，達到隱私 保護效果．

知識蒸餾作為一種新興的、通用的模型壓縮和 遷移學習架構，在最近幾年展現出蓬勃的活力，其發 展歷程也大致經歷了初創期，發展期和繁榮期．在初 創期，知識蒸餾從輸出層逐漸過渡到中間層，這時期 知識的形式相對簡單，較為代表性的中間層特征蒸 餾的方法為Hints．到了發展期，知識的形式逐 漸豐富、多元，不再局限于單一的節點，這一時期較 為代表性的蒸餾方法有AT、FT．在２０１９年前 后，知識蒸餾逐漸吸引了深度學習各個領域研究人 員的目光，使其應用得到了廣泛拓展，比如在模型應 用上逐漸結合了跨模態、跨領域、持續學習、隱私保護等；在和其他領域交叉過程 中又逐漸結合了對抗學習、強化學習、元 學習、自動機器學習、自監督學習等． 如下圖１為知識蒸餾的發展歷程和各個時期較為代 表性的工作．

知識蒸餾雖然有了較為廣闊的發展，但是在其 發展過程和實際應用中也同樣面臨著這一些挑戰；知識蒸餾的挑戰主要可以分為實際應用中面臨的挑 戰和模型本身理論上的挑戰．應用中的挑戰主要有 模型問題、成本問題；而理論上面存在的主要挑戰也 是目前深度學習普遍存在的一些挑戰，包括模型的 不可解釋性等： 模型問題．在實際工業應用中針對不同的任務 教師模型多樣，而如果教師和學生模型不匹配，可能 會使學生模型無法模仿深層大容量的教師模型，即 大模型往往不能成為更好的老師．因此，應用中需要 考慮深層模型和淺層模型之間的容量差距，選擇相 匹配的教師學生模型． 成本問題．模型訓練過程對超參數較為敏感以及 對損失函數依賴較大，而相關原因很難用原理去解 釋，需要大量的實驗，因而模型的試錯成本相對較高． 可解釋性不足．關于知識蒸餾的原理解釋主要 是從輸出層標簽平滑正則化、數據增強等角度出發， 而關于其他層的方法原理解釋相對不足；目前，雖然 關于泛化邊界的研究也在興起，但是并不能全面解 釋知識的泛化問題，還需要有更進一步的探究，才能 保證理論的完備性．

目前，知識蒸餾已經成為一個熱門的研究課題， 關于知識蒸餾的論文和研究成果非常豐富．各種新 方法、新任務、新場景下的研究紛繁復雜，使得初學 者難以窺其全貌．當前已有兩篇關于知識蒸餾的綜 述，均發表于２０２１年．相較于前者，本文在 分類上作了進一步細化，如在知識形式上，本文關注 到了參數知識及蒸餾中常見的中間層的同構和異構 問題；雖然該文獻中也提及了基于圖的算法，但是本 文以為基于圖形式構建的知識表示是一種新興的、 獨立的、特殊的知識形式，單獨歸為一類更為合理． 相較于后者［４０］本文在結構分類上更加宏觀，以知識 形式、學習方式和學習目的為主要內容將知識蒸餾 的基礎解析清楚，而后在此基礎之上對其交叉領域 和主要應用進行展開．本文的主要貢獻可總結如下：（１）結構較為完善，分類更加細化．對于知識的 分類，本文是依據知識蒸餾的發展脈絡對其進行歸 類并細化，增加了中間層知識、參數知識、圖表示知 識，完整地涵蓋了目前知識的全部形式．在文章的結 構上，既保證了分類的綜合性，又避免了過多分類造 成的雜糅，更為宏觀． （２）對比詳細，便于掌握．本文以表格的方式對 同的方法之間的優缺點、適用場景等進行詳細的總 結對比，以及對比了不同知識形式蒸餾的形式化方 法，使得讀者能夠快速準確地區分其中的不同點．（３）內容完整，覆蓋全面．本文遵循了主題式分 類原則不僅分析了單篇文獻，還分析相關領域中知 識蒸餾的重要研究．除此之外，本文以獨立章節對知 識蒸餾的學習目的，原理和解釋，發展趨勢等方面做 了較為全面的闡釋． 本文接下來將從知識蒸餾的整體框架從發，并 對其各個分類進行詳細的闡述，使得讀者能夠從宏 觀上對知識蒸餾有更全面的了解，以便更好地開展 相關領域的學習與研究．本文將按照以下結構組織：第２節首先介紹知識蒸餾的理論基礎及分類；第３～６節分別按照知識傳遞形式、學習方式、學習 目的、交叉領域的順序，從４個不同角度對知識蒸餾 的相關工作進行分類和對比，并分析不同研究方向 面臨的機遇和挑戰；第７節列舉知識蒸餾在計算機 視覺、自然語言處理、推薦系統等領域的一些應用性 成果；第８節對知識蒸餾的原理和可解釋性方面的 工作進行梳理；最后，對知識蒸餾在深度學習場景 下的未來發展趨勢提出一些見解，并進行全文總結．

理論基礎及分類**

知識蒸餾本質上屬于遷移學習的范疇，其主要 思路是將已訓練完善的模型作為教師模型，通過控 制“溫度”從模型的輸出結果中“蒸餾”出“知識”用于 學生模型的訓練，并希望輕量級的學生模型能夠學 到教師模型的“知識”，達到和教師模型相同的表現． 這里的“知識”狹義上的解釋是教師模型的輸出中 包含了某種相似性，這種相似性能夠被用遷移并輔 助其他模型的訓練，文獻［１０］稱之為“暗知識”；廣義 上的解釋是教師模型能夠被利用的一切知識形式， 如特征、參數、模塊等等．而“蒸餾”是指通過某些 方法（如控制參數），能夠放大這種知識的相似性，并 使其顯現的過程；由于這一操作類似于化學實驗中 “蒸餾”的操作，因而被形象地稱為“知識蒸餾”．

如圖３是知識蒸餾模型的整體結構．其由一個 多層的教師模型和學生模型組成，教師模型主要負 責向學生模型傳遞知識，這里的“知識”包括了標簽 知識、中間層知識、參數知識、結構化知識、圖表示知 識．在知識的遷移過程中，通過在線或離線等不同的 學習方式將“知識”從教師網絡轉移到了學生網絡． 為了便于讀者快速學習和對比其中的差異，作者將 不同知識傳遞形式下的蒸餾方法的形式化表示及其 相關解釋整理為表１所示結果．此外，本文對知識蒸 餾相關研究進行了總結，主要從知識傳遞形式、學習 的方式、學習的目的、交叉領域、主要應用等方面對 其進行分類，其分類框架如圖４所示，具體內容將在 后續的文章中展開．

知識傳遞形式

知識蒸餾方法的核心在于“知識”的設計、提取和 遷移方式的選擇，通常不同類型的知識來源于網絡模 型不同組件或位置的輸出．根據知識在教師學生模型 之間傳遞的形式可以將其歸類為標簽知識、中間層知 識、參數知識、結構化知識和圖表示知識．標簽知識一 般指在模型最后輸出的ｌｏｇｉｔｓ概率分布中的軟化目標 信息；中間層知識一般是在網絡中間層輸出的特征圖 中表達的高層次信息；參數知識是訓練好的教師模型 中存儲的參數信息；結構化知識通常是考慮多個樣本 之間或單個樣本上下文的相互關系；圖表示知識一般 是將特征向量映射至圖結構來表示其中的關系，以滿 足非結構化數據表示的學習需求．本節主要對蒸餾知 識的５類傳遞形式加以介紹，理清主流的知識蒸餾基礎 方法，后面介紹的各類蒸餾方法或具體應用都是以此 為基礎．相關的優缺點和實驗對比，見表２～表４所示．

學習方式

類似于人類教師和學生間的學習模式，神經網 絡的知識蒸餾學習方式也有著多種模式．其中，學生 模型基于預訓練好的、參數固定的教師模型進行蒸 餾學習被稱為離線蒸餾．相應 地，教師和學生模型同時參與訓練和參數更新的模 式則稱為在線蒸餾．如果學生 模型不依賴于外在模型而是利用自身信息進行蒸餾 學習，則被稱為自蒸餾學習，如圖７ 所示．一般而言，蒸餾框架都是由一個教師模型和一 個學生模型組成，而有多個模型參與的蒸餾稱為多模型蒸餾；目前，大部分 蒸餾框架都是默認源訓練數據集可用的，但最近的 很多研究在不使用任何已知數據集的情況下實現 蒸餾，這類統稱為零樣本蒸餾（又稱為無數據蒸餾，）．特別地，出于一些 隱私保護等目的，教師模型可以享有一些特權信息而 學生模型無法訪問，在這種約束下，形成特權蒸餾 學習．接下來，將分別介紹不同蒸餾學習方式的代表性工作．

主要應用

**計算機視覺 **

計算機視覺一直是人工智能的研究熱點領域之 一．近年來，知識蒸餾被廣泛應用于各種視覺任務達 到模型壓縮、遷移學習和隱私保護等目標．雖然知識 蒸餾的應用十分廣泛，但是由于各個研究方向的熱 度不同，所以相關研究的論文數量也會有很大的差異．本文重點引用了知識蒸餾在視覺上的熱點方向， 并列舉相關論文的方法供讀者查閱學習，而對于其 他一些方向可能存在取舍．目前，應用知識蒸餾的視 覺研究主要集中在視覺檢測和視覺分類上．視覺檢 測主要有目標檢測、人臉識別、行人檢測、姿勢檢測；而視覺分類的研究熱點主要是語義分割，如表５所 示．另外，視覺中還有一些其他應用比如視頻分 類［１０５］、深度估計和光流／場景流估計［１６９］等等．

**自然語言處理 **

自然語言處理（ＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓ， ＮＬＰ）的發展非常迅速，從ＲＮＮ、ＬＳＴＭ、ＥＬＭｏ再 到如今非常熱門的ＢＥＲＴ，其模型結構逐漸變的非 常的深而復雜，需要耗費大量的資源和時間．這樣的 模型幾乎無法直接部署．因而，獲得輕量級、高效、有 效的語言模型顯得極為迫切．于是，知識蒸餾在 ＮＬＰ領域也得到了極大的重視．目前，結合知識蒸 餾較為廣泛的ＮＬＰ任務主要有機器翻譯（Ｎｅｕｒａｌ ＭａｃｈｉｎｅＴｒａｎｓｌａｔｉｏｎ，ＮＭＴ），問答系統（Ｑｕｅｓｔｉｏｎ ＡｎｓｗｅｒＳｙｓｔｅｍ，ＱＡＳ）等領域．如表６，本節列舉了 知識蒸餾結合神經機器翻譯和問答系統的代表性的 研究工作．另外，ＢＥＲＴ模型在近些年被廣泛應用于 ＮＬＰ的各個領域，其重要性不言而喻，因此，我們在 表６中一并列舉并在下面對其作詳細介紹．

ＢＥＲＴ模型是近年來自然語言中，應用最廣泛的 工具之一，它是由雙向編碼器表示的Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模 型組成．由于其強大的編碼表示能力，目前在自然語 言的各個任務中被廣泛應用．但是，ＢＥＲＴ模型結構 非常復雜，參數量巨大，很難直接應用于模型的訓 練．目前的應用主要采用的預訓練加微調的方法，因 此，對ＢＥＲＴ模型的壓縮顯得尤為必要．目前，這方 面的研究已經吸引的很多研究者的關注．提出的方法 主要有剪枝、量化、蒸餾、參數共享、權重分解．但是， 量化對模型的提升效果有限，權重分解和參數共 享等工作相對較少．因此，主要工作集中在剪枝和 蒸餾．此處將主要介紹表中列舉的較為經典的幾種 模型．首先，知識蒸餾結合ＢＥＲＴ較早的方法是 ＤｉｓｔｉｌｌｅｄＢｉＬＳＴＭ［２２１］于２０１９年提出，其主要思想是 將ＢＥＲＴｌａｒｇｅ蒸餾到了單層的ＢｉＬＳＴＭ中，其效果 接近ＥＭＬＯ，其將速度提升１５倍的同時使模型的參 數量減少１００倍．后來的研究方法逐漸豐富，如 ＢＥＲＴＰＫＤ［２２２］主要從教師的中間層提取豐富的知 識，避免在蒸餾最后一層擬合過快的現象．Ｄｉｓｔｉｌｌ ＢＥＲＴ［２２３］在預訓練階段進行蒸餾，能夠將模型尺寸減 小４０％，同時能將速度能提升６０％，并且保留教師模 型９７％的語言理解能力，其效果好于ＢＥＲＴＰＫＤ． ＴｉｎｙＢＥＲＴ［２２４］提出的框架，分別在預訓練和微調階 段蒸餾教師模型，得到了速度提升９．４倍但參數量 減少７．５倍的４層ＢＥＲＴ，其效果可以達到教師模 型的９６．８％．同樣，用這種方法訓出的６層模型的 性能超過了ＢＥＲＴＰＫＤ和ＤｉｓｔｉｌｌＢＥＲＴ，甚至接近ＢＥＲＴｂａｓｅ的性能．上述介紹的幾種模型都利用了 層次剪枝結合蒸餾的操作．ＭｏｂｉｌｅＢＥＲＴ［２２５］則主要 通過削減每層的維度，在保留２４層的情況下，可以 減少４．３倍的參數同時提升４倍速度．在ＧＬＵＥ上 也只比ＢＥＲＴｂａｓｅ低了０．６個點，效果好于Ｔｉｎｙ ＢＥＲＴ和ＤｉｓｔｉｌｌＢＥＲＴ．此外，ＭｏｂｉｌｅＢＥＲＴ與Ｔｉｎｙ ＢＥＲＴ還有一點不同，就是在預訓練階段蒸餾之后， 直接在推測缺乏ＭｏｂｉｌｅＢＥＲＴ有一點不同，就是在 預訓練階段蒸餾之后，直接在ＭｏｂｉｌｅＢＥＲＴ上用任 務數據微調，而不需要再進行微調階段的蒸餾，更加 便捷．

綜上，ＢＥＲＴ壓縮在近些年的發展還是較為顯 著的．這些方法對后ＢＥＲＴ時代出現的大型預訓練 模型的如ＧＰＴ系列等單向或雙向Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模 型的壓縮具有很大借鑒意義．

推薦系統

近些年，推薦系統（ＲｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，ＲＳ） 被廣泛應用于電商、短視頻、音樂等系統中，對各個 行業的發展起到了很大的促進作用．推薦系統通 過分析用戶的行為，從而得出用戶的偏好，為用戶 推薦個性化的服務．因此，推薦系統在相關行業中 具有很高的商業價值．深度學習應用于推薦系統 同樣面臨著模型復雜度和效率的問題．但是，目前 關于推薦系統和知識蒸餾的工作還相對較少．本文 在表７中整理了目前收集到的相關文獻，可供研究 人員參考．

總結

近年來，知識蒸餾逐漸成為研究熱點而目前絕 大多數優秀的論文都是以英文形式存在，關于系統 性介紹知識蒸餾的中文文獻相對缺失；并且知識蒸 餾發展過程中融入了多個人工智能領域，相關文獻 紛繁復雜，不易于研究人員對該領域的快速、全面地 了解．鑒于此，本文對知識蒸餾的相關文獻進行了分 類整理和對比，并以中文形式對知識蒸餾領域的研 究進展進行了廣泛而全面的介紹．首先介紹了知識 蒸餾的背景和整體框架．然后分別按照知識傳遞的 形式、學習方式、學習目的、交叉領域的結合對知識 蒸餾的相關工作進行了分類介紹和對比，分析了各 類方法的優缺點和面臨的挑戰，并對研究趨勢提出 了見解．本文還從計算機視覺、自然語言處理和推薦 系統等方面概述了知識蒸餾在不同任務和場景的具 體應用，對知識蒸餾原理和可解釋性的研究進行了 探討．最后，從４個主要方面闡述了對知識蒸餾未來 發展趨勢的分析． 知識蒸餾通過教師學生的結構為深度神經網 絡提供了一種新的學習范式，實現了信息在異構或 同構的不同模型之間的傳遞．不僅能夠幫助壓縮模 型和提升性能，還可以聯結跨域、跨模態的知識，同 時避免隱私數據的直接訪問，在深度學習背景下的 多種人工智能研究領域具有廣泛的應用價值和研究 意義．目前，有關知識蒸餾的中文綜述性文章還比較 缺失．希望本文對知識蒸餾未來的研究提供有力的 借鑒和參考．

近年來,預訓練模型在自然語言處理領域蓬勃發展,旨在對自然語言隱含的知識進行建模和表示,但主流預訓練模型大多針對英文領域。中文領域起步相對較晚,鑒于其在自然語言處理過程中的重要性,學術界和工業界都開展了廣泛的研究,提出了眾多的中文預訓練模型。文中對中文預訓練模型的相關研究成果進行了較為全面的回顧,首先介紹預訓練模型的基本概況及其發展歷史,對中文預訓練模型主要使用的兩種經典模型Transformer和BERT進行了梳理,然后根據不同模型所屬類別提出了中文預訓練模型的分類方法,并總結了中文領域的不同評測基準,最后對中文預訓練模型未來的發展趨勢進行了展望。旨在幫助科研工作者更全面地了解中文預訓練模型的發展歷程,繼而為新模型的提出提供思路。

１ 引言

自然語言處理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是計 算機利用人類定義的算法對自然語言形式的輸入進行加工處 理的過程,旨在讓計算機可以像人類一樣理解和生成語言,具 備如人類一樣的聽、說、讀、寫、問、答、對話、聊天等的能力,并 利用已有知識和常識進行推理分析.自然語言處理技術的發 展經歷了從基于規則到基于統計的過程.隨著深度學習的發 展,圖像、文本、聲音、視頻等不同形式的信息載體被自然語言 處理技術突破,大量的神經網絡被引入自然語言理解任務中, 如循環神經網絡１、卷積神經網絡２、注意力 機制３等.在特定的自然語言處理任 務中,神經網絡可以隱性地學習到序列的語義表示與內在特 征,因此,神經網絡成為了解決復雜自然語言處理任務最有效 的方法.隨著計算力的不斷增強,深度學習在自然語言處理 領域中不斷發展,分布式表示占據了主導地位,不僅在指定任 務中可以端到端地學習語義表示,而且可以在大規模無標注 的文本上進行自主學習,能更靈活地運用在各種下游任務中. 然而,早期在有監督數據上訓練淺層模型往往存在過擬合和 標注數據不足等問題,在訓練深層模型參數時,為了防止過擬 合,通常需 要 大 量 的 標 注 數 據,但 有 監 督 的 標 注 數 據 成 本較高,因此模型主要利用網絡中現存的大量無監督數據進行 訓練.在此背景下,預訓練技術被廣泛地應用在自然語言處 理領域.其中,最經典的預訓練模型是 BERT [４]模型,在多個 自然語言處理任務中取得了最好結果(StateoftheArt,SOＧ TA).此后出現了一系列基于 BERT 的預訓練模型,掀起了 深度學習與預訓練技術的發展浪潮。

隨著國內外研究者在預訓練模型方面的深入研究,目前 已有很多關于預訓練模型的綜述,但缺少專門針對中文領域 的相關綜述.當前,中文預訓練模型蓬勃發展并取得一定的 成績,因此,對現有研究成果進行全面的分析和總結非常必 要.本文期望能為中文預訓練相關領域的學者提供參考,幫 助科研工作者了解目前的研究現狀和未來的發展趨勢.本文 第２節概述預訓練模型的基本情況;第３節主要介紹兩種基 本模型,即 Transformer和 BERT;第４節根據不同模型的所 屬類別提出典型的中文預訓練模型的分類方法,并匯總了中 文預訓練模型的相關資源;第５節梳理了中文領域的不同評 測基準;最后總結全文并展望未來.

２ 預訓練模型

2.1 預訓練模型發展史

從預訓練語言模型的發展時間來看,可以將其分為靜態 預訓練模型和動態預訓練模型.２０１３年,Mikolov等[５]在神 經網絡語言模型(NeuralNetworkLanguageModel,NNLM) 思想的基礎上提出 Word２Vec,并引入大規模預訓練的思路, 旨在訓練具有特征表示的詞向量,其中包括 CBOW 和 SkipＧ Gram 兩種訓練方式.相比 NNLM 模型,Word２Vec可以更 全面地捕捉上下文信息,彌補 NNLM 模型只能看到上文信息 的不足,提高模型的預測準確性,Word２Vec極大地促進了深 度學習在 NLP中的發展.自 Word２Vec模型被提出以來,一 批訓練詞向量的模型相繼涌現,例如,Glove [６]和 FastText [７] 等模型均考慮如何得到文本單詞較好的詞向量表示,雖然對 下游任務性能有所提升,但其本質上仍是一種靜態的預訓練 模型.

２０１８年,Peters等[８]提出的 ELMo模型將語言模型帶入 動態的預訓練時代.ELMo模型采用雙層雙向的 LSTM [９]編 碼器進行預訓練,提取上下文信息,并將各層詞嵌入輸入特定 下游任務中進行微調.該模型不僅可以學習到底層單詞的基 礎特征,而且可以學到高層的句法和語義信息.然而,ELMo 模型只能進行串行計算,無法并行計算,模型訓練的效率較 低;此外,該模型無法對長序列文本進行建模,常出現梯度消 失等問題.而 后,OpenAI提 出 了 GPT(GenerativePreＧtraiＧ ning)[１０]模 型.與 ELMo模 型 不 同,GPT 采 用 Transformer 深度神經網絡,其處理長文本建模的能力強于 LSTM,僅使用 Transformer解碼器進行特征提取,在機器翻譯等生成式任務 上表現驚人,但這一特點也導致 GPT 只利用到了當前詞前面 的文本信息,并沒有考慮到后文信息,其本質上依舊是一種單 向語言模型.為了解決 GPT等模型單向建模的問題,２０１８年, Devlin等[４]提出了 BERT 模型,該模型是第一個基于 Transformer的 雙 向 自 監 督 學 習 的 預 訓 練 模 型,在 英 文 語 言 理解評測基準[１１]榜單中的多個任務上達到了SOTA 結果,此 后出現了一大批基于 BERT的預訓練模型,大幅提升了下游 自然語言處理任務的性能.中文預訓練模型雖然起步較晚, 但發展迅速,已經取得了一定成果,本文第４節將對其進行重 點介紹.

**2.2 研究中文預訓練模型的原因 **

首先,中文和英文分別是世界上使用人數最多和范圍最 廣的兩種語言,然而在自然語言處理領域,英文預訓練模型較 為普遍,例如,以 BERT 為首及其后出現的大量預訓練模型 均是在單一語料英文數據集上進行訓練,此外模型的設計理 念也更適用于英文,比如分詞方式及掩碼方式等.其次,中文 和英文語言本質上存在差異,它們的主要區別是,中文文本通 常由多個連續的字符組成,詞與詞之間沒有明顯的分隔符. 如果使用英文預訓練模型去處理常見的中文任務,效果往往 不佳.因此,為了推動中文領域自然語言處理技術和預訓練 模型在多語言任務方面的發展,構建以中文為核心的預訓練 模型勢在必行.

３ Transformer和 BERT

自２０２１年以來,中文預訓練模型進入井噴式的發展階 段,其架構主要基于 Transformer和 BERT 兩種基礎模型,本 節主要介紹這兩種模型. 圖１為典型的 Transformer架構,該架構由６個結構相 同的編碼器和解碼器堆疊而成.單個編碼器由堆疊的自注意 力層和前饋神經網絡組成,解碼器由堆疊的自注意力層、掩碼 注意力層 和 前 饋 神 經 網 絡 組 成.有 關 Transformer的 詳 細 細節介紹請參考文獻[１４].

BERT

BERT [４] (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由谷歌提出的一種面向自然語言處理任務 的無監督預訓練語言模型,由 Transformer的雙向編碼器表 示.BERT的架構如圖２所示.

圖２ BERT示意圖[４]

４ 中文預訓練模型分類

**在自然語言處理領域,繼 Transformer和 BERT 出現之 后,涌現出大量的預訓練模型,這些模型主要針對英文領域, 中文領域的研究起步較晚.但在近兩年,中文預訓練模型受 到廣大學者的關注并取得了一定的研究成果.為了闡明現有 的中文預訓練模型,本節主要從以下６個方面對現有的預訓練 模型進行分類,圖３展示了典型的中文預訓練模型的分類圖. (１) 預訓練模型的方法改進,主要包括掩碼方式的轉變、 位置編碼的轉變、LN 層的位置變化、MoE 層的使用、多粒度訓練和其他改進. (２) 融入外部信息的預訓練,主要包括命名實體、知識圖 譜、語言學知識和特定知識.(３) 關于多模態融合的預訓練模型. (４) 側重于高效計算的預訓練,主要包括數據處理階段、 預訓練階段以及技術優化. (５) 指特定領域的預訓練,主要包括對話系統和其他領域 的預訓練模型. (６) 介紹一些其他變體,主要側重于典型的英文預訓練模 型開源的中文版本.

圖３ 中文預訓練模型分類圖

5. 中文領域的評測基準

5.1 為什么建立中文領域的評測基準

首先,從使用人數上看,中國人口占世界人口的五分之 一,人數龐大,因此中文是世界上使用人數最多的語言;其次, 從語言體系上看,中文與英文差異較大;最后,從數據集角度 出發,中文領域公開可用的數據集較少,此前提出的中文預訓 練模型在英文評測基準上評估,無法完全體現出模型性能. 當下預訓練模型的發展極其迅速,英文領域的評測基準已步 入成熟階段,而中文領域的缺失必然會導致技術落后,因此中 文領域的評測基準必不可少.本節主要介紹４種不同的評測 基準.

６ 研究趨勢與展望

中文預訓練模型已在多個領域實現商業化落地,并展現出一定的市場潛力,取得了長足發展,但也存在較多挑戰,例 如預訓練模型規模和性能之間的平衡問題;如何構建更加通 用型的預訓練模型;如何突破現有多模態和輕量化模型的瓶 頸;如何構建融入更多中文特色的預訓練模型等.本文主要 從以下幾個方面對未來進行展望.

6.1 規模隨著以 BERT和 GPT等為代表的大規模預訓練模型的 出現,逐漸掀起了預訓練模型朝大規模方向發展的浪潮.大 量的研究表明,模型參數量越大,訓練數據量越多的預訓練模 型表現更出色.中文領域存在眾多大規模預訓練模型,如源 １．０參數 ２４５７億,訓練數據集達５０００GB;ERNIE３．０Titan 參數２６００億;中文多模態模型 M６參數量已經擴展至十萬億 級別.目前預訓練模型還未達到模型的性能極限,增大模型 參數量和訓練數據仍是提高模型性能最有效的手段,探索超 大規模預訓練模型的道路還將繼續,也需要更加注重模型的 創新性、訓練的低碳化和應用的高效性. 然而,訓練超大規模的模型仍存在很大挑戰.首先,使用 最大 GPU 也不可能在內存中擬合所有參數;其次,算法優化 不足會耗費極長的訓練時間;最后,搭建超大規模模型會帶來 巨大的成本,讓學術界和小型科技公司望而卻步.如何在模 型性能和成本之間取得平衡也是當前學者探索的另外一條道 路,如探索輕量化的預訓練模型.近期騰訊提出的“神農”、瀾 舟科技提出的“孟子”及IDEA 研究院提出的“二郎神”等輕量 化模型,僅以十億左右的參數量就在部分任務上達到了 SOＧ TA 結果,因此探索輕量化模型勢在必行.

6.2 融入外部信息預訓練模型在部分任務上已無限接近人類,甚至超越人 類,然而,其對知識的掌握依舊不足,如何讓預訓練模型真正 理解并運用知識是一個值得長期研究的課題,尤其是中華民 族上下五千年形成的文化知識頗多,比如“常識性知識”和“特 定領域的知識”等.特定領域的知識可以幫助模型挖掘不同 領域特有的知識,如果能夠將特定領域的行業知識與模型結 合起來訓練,不僅可以將預訓練模型更廣泛地應用到不同的 下游任務,在各行各業中實現良好的產業落地,而且可以與腦 科學、心理學、神經學等其他學科融合,更好地發展人工智能, 服務人類生活. 除了融入知識信息之外,還可以從中文字形和字音等方 面考慮.因為中文語言的特殊性,其字符的符號也包含一些額外信息,這些額外信息能增強中文自然語言的表現力,如 ChineseBERT [４６]模型中提出將中文字形和拼音信息融入預 訓練模型中,以此增強模型對中文語料的建模能力,但這一方 向的研究還相對較少,仍有待完善.

6.3 多模態領域現實世界離不開語言,語言離不開語音和視覺信息,類似 于人的感覺器官:眼、耳、嘴,任何一樣的缺失都會影響生活. 當前,互聯網音視頻資源占比較大,純文本信息只能覆蓋互聯 網資源的一小部分,更加豐富的音視頻信息并沒有被充分利 用,因此預訓練模型必然朝著多模態的趨勢發展.目前,多模 態預訓練模型的研究大多只考慮了兩種模態,圖像文本或者 視頻文本,而音頻信息大多被忽視.中文預訓練模型起步雖 晚,但成績斐然.中科院自動化所提出了全球首個圖文音(視 覺Ｇ文本Ｇ語音)三模態的預訓練模型 OPT [５１],該模型同時具 備跨模態理解與生成的能力.通過上述分析可知,多模態的 研究擁有很大的發展空間.

本文主要圍繞中文預訓練模型的研究現狀進行概述.從模型規模上看,中文預訓練模型的發展正處于兩條 道路上.一是朝著超大規模預訓練模型的方向發展;二是尋 求輕量化模型的發展.從外部信息來看,大多數的預訓練模 型都融入了各種知識,預訓練與先驗知識的深度融合刻不容 緩.從高效訓練上看,現有模型都在不斷地探索更加高效的 訓練方式.從多模態的角度上看,中文多模態預訓練模型的 發展正處于上升階段,正朝著更多模態、更加通用的方向發 展.從特定領域的模型來看,預訓練模型可應用于多種領域, 具有較大的發展潛力.綜上所述,中文預訓練模型雖然取得 了不可忽視的成績,但還有更大的發展空間,未來將朝著更大 規模、更加高效、適用更多領域的方向發展.

大型的、預訓練的基于Transformer的語言模型，如BERT，已經極大地改變了自然語言處理(NLP)領域。我們對最近的研究進行了調研，這些研究使用了大型語言模型來解決NLP任務，通過預訓練、微調、提示或文本生成方法。我們還提出了使用預訓練語言模型生成數據的方法，用于訓練增強或其他目的。最后，我們討論了局限性，并提出了未來研究的方向。

引言

近年來，大型預訓練的基于Transformer的語言模型(PLMs)，如BERT (Devlin et al.， 2019)和GPT (Radford et al.， 2018)系列模型席卷了自然語言處理(NLP)，在許多任務中實現了最先進的性能。

這些大型PLM推動了NLP的范式轉變。以分類任務p(y|x)(將文本輸入x分類為標簽y)為例:傳統統計NLP方法通常設計手工特征來表示x，然后應用機器學習模型(如SVM (Cortes and Vapnik, 1995)、邏輯回歸)來學習分類函數。深度學習模型通過深度神經網絡(LeCun et al.， 2015)。注意，每個新的NLP任務都需要重新學習潛在特征表示，而且在許多情況下，訓練數據的大小限制了潛在特征表示的質量。考慮到語言的細微差別對所有NLP任務來說都是共同的，我們可以假設我們可以從一些通用任務中學習一個通用的潛在特征表示，然后在所有NLP任務中共享它。語言建模需要學習如何在給定前一個單詞的情況下預測下一個單詞，這是一項具有大量自然出現的文本的通用任務，可以預訓練這樣一個模型(因此得名預訓練語言模型)。事實上，最新的、正在進行的范式轉換從引入PLMs開始: 對于大量的NLP任務，研究人員現在來利用現有的PLMs通過對感興趣的任務進行微調，提示PLMs執行期望的任務，或者將任務重新構造為文本生成問題，并應用PLMs來解決相應的問題。這三種基于PLM的范式的進步不斷地建立了新的最先進的性能。

本文調研了最近利用PLM進行NLP的工作。我們將這些工作組織成以下三種范式:

• 先進行預訓練，然后進行微調(§2): 先對大量未標記語料庫進行通用預訓練，然后對感興趣的任務進行少量的任務特定微調。

• 基于提示的學習(§3):提示一個PLM，這樣解決NLP任務就會減少到類似于PLM的訓練前任務(如預測一個遺漏的單詞)，或一個更簡單的代理任務(如文本包含)。提示通常可以更有效地利用PLM中編碼的知識，從而產生“少樣本”的方法。

• NLP作為文本生成(§4): 將NLP任務重新定義為文本生成，以充分利用生成語言模型(如GPT-2 (Radford et al.， 2019)和T5 (Raffel et al.， 2020)中編碼的知識。

• 生成式PLMs也可以用于文本生成任務。我們向讀者推薦關于文本生成的優秀調研，如Li et al. (2021b) 和Yu et al. (2021b)。除非另有說明，本文主要關注非生成性任務(如分類、序列標注和結構預測)，這些任務仍然涵蓋廣泛的NLP任務，包括文本的語法或語義解析、信息抽取(IE)、問答(QA)、文本蘊涵(TE)、情感分析、等等。除了這三種范式之外，還有另一種互補的方法:間接使用上述任何一種PLM范式來改善目標NLP任務的結果:

• 數據生成(§5): 運行PLM自動生成NLP任務的數據。生成的數據可以是銀色標記的數據，通常生成的PLM是針對任務進行微調的，或者是一些輔助數據，如反例、澄清、上下文或其他。在第一種情況下，銀色標記數據可以添加到現有的標記數據中。在第二種情況下，輔助數據以某種方式支持目標任務。

論文組織如下: 第2節提供了PLM的背景，并描述了第一種范式，即預訓練然后微調。第三節討論第二種范式，即基于提示的學習。第4節總結了第三種范式，即作為文本生成的NLP。在第5節中，我們將描述通過PLM為廣泛的NLP任務生成數據的方法。我們將在第6節討論局限性并提供未來研究的方向，并在第7節進行總結。

范式1: 先訓練，然后微調

傳統統計NLP的工作重點是在標記數據集上訓練特定任務的模型，而這種模式轉變為在一個共享的、“基本”的預訓練任務上訓練一個大型模型，然后在第二步中將其調整(“微調”)到各種任務。預訓練任務幾乎總是一種語言建模任務，它可以利用大量的未標記數據來學習有利于一系列NLP任務的表示(Rogers et al., 2020)。在本節中，我們首先提供關于預訓練的大型語言模型(PLMs)的入門知識，然后描述使用凍結或微調PLM進行NLP任務的方法。

范式2: 基于提示的學習

我們使用提示指的是在輸入或輸出中添加自然語言文本(通常是短語)的做法，以鼓勵預訓練的模型執行特定任務(Yuan et al.， 2021)。使用提示符有幾個優點。提示，特別是上下文學習(例如Brown et al.， 2020)，可能不需要更新PLM的參數，與微調方法相比，或在2.4.4中描述的基礎上，減少了計算需求。提示還能促使新任務的制定與預訓練的目標更好地結合，從而更好地利用預訓練獲得的知識。更緊密的匹配還支持少樣本方法(Liu et al.， 2021b)，特別是對于具有小訓練數據集的任務;一個好的提示可以值幾百個標簽數據點(Le Scao and Rush, 2021)。最后，提示允許以一種不受監督的方式探索PLM，以評估PLM對特定任務所獲得的知識(如Petroni et al.， 2019)。

下面我們討論三種基于提示的學習方法:從指令和演示中學習、基于模板的學習和從代理任務中學習。圖3顯示了這三種方法的說明。

范式3 NLP即文本生成

基于生成式Transformer的PLMs10(如GPT、BART和T5)的成功，最近激發了人們對利用生成式PLM解決各種非生成式NLP任務的興趣。這些任務包括但不限于傳統的判別任務，如分類和結構預測。例如，圖4說明了Raffel等人(2020)所描述的這種“文本到文本”方法。與傳統的NLP任務判別模型不同，這些任務被重新表述為文本生成問題，從而可以直接用生成式PLM解決。生成的輸出序列通常包括給定任務所需的標簽或其他輔助信息，從而能夠準確地重構預期的類標簽(即避免映射中的歧義)，并促進生成/解碼過程(即為預測提供足夠的上下文)。

總結

在這篇文章中，我們介紹了三種使用預訓練語言模型進行自然語言處理的趨勢。我們對每一種方法都進行了深入的描述，并對其應用前景進行了總結。此外，我們還描述了使用預先訓練過的語言模型來自動生成用于提高NLP任務性能的數據。我們希望這一調研將為讀者提供關鍵的基本概念和對范式轉變的全面看法。

摘要

預訓練語言模型(Pretrained Language Models, PLM)通過在大規模文本語料庫上學習信息語境化表示，建立了一種新的范式。這種新的范式已經徹底改變了整個自然語言處理領域，并為各種NLP任務設置了新的最先進的性能。然而，盡管PLM可以從訓練語料庫中存儲一定的知識/事實，但它們的知識意識還遠遠不能令人滿意。為了解決這個問題，將知識集成到PLM中已經成為一個非常活躍的研究領域，并且已經開發了各種各樣的方法。在本文中，我們對這一新興和快速發展的領域-知識增強的預訓練語言模型(KE-PLMs)提供了一個全面的文獻綜述。我們引入三種分類法來對現有工作進行分類。此外，我們還調研了各種NLU和NLG應用，在這些應用上，KE-PLM表現出了優于普通PLM的性能。最后，討論了KE-PLMs面臨的挑戰和未來的研究方向。

引言

近年來，大規模預訓練語言模型(大規模預訓練語言模型，簡稱PLM)給自然語言處理領域帶來了革命性的變化。預先訓練的模型如BERT [16]， RoBERTa [50]， GPT2/3[68][7]和T5[69]獲得了巨大的成功，極大地提升了各種NLP應用的最先進性能[67]。前訓練在NLP中的廣泛成功也啟發了自我監督前訓練在其他領域的應用，如圖表示學習[30][31]和推薦系統[81][98]。對大量文本數據的訓練也使這些plm能夠記住訓練語料庫中包含的某些事實和知識。最近的研究表明，這些經過訓練的語言模型可以擁有相當數量的詞匯知識[48][92]和事實知識[63][71][95]。然而，進一步的研究發現，PLM在知識意識方面也存在以下局限性:

對于NLU來說，最近的研究發現PLM傾向于依賴于表面信號/統計線索[62][55][58]，并且很容易被否定的信息(例如，“Birds can [MASK]”vs .“Birds cannot [MASK]”)和錯誤啟動的探針[35]所愚弄。此外，已有研究發現，PLM在推理任務中往往會失敗[84]。

對于NLG，盡管PLM能夠生成語法正確的句子，但生成的文本可能不符合邏輯或不合理。例如，在[46]中提到，給定一組概念{dog, frisbee, catch, throw}， GPT2生成“a dog throw a frisbee at a football player”和T5生成“dog catch a frisbee and throw it to a dog”，這兩者都不符合人類的常識。

這些觀察結果促使人們設計更有知識意識的預訓練模型。最近，越來越多的研究致力于明確地將知識納入PLMs[100][108][61][90][96][49][33]。他們利用百科知識、常識知識和語言知識等多種來源，采用不同的注入策略。這種知識集成機制成功地增強了現有PLM的知識意識，提高了包括但不限于實體輸入[100]、問題回答[101][45]、故事生成[22]和知識圖完成[102]在內的各種任務的性能。

本文旨在對這一新興領域的知識增強預訓練語言模型(KE-PLMs)進行全面綜述。現有的KE-PLMs工作已經開發了一套不同的技術，用于在不同的知識來源上進行知識集成。為了深入了解這些模型并促進未來的研究，我們構建了三種分類法來對現有的KE-PLMs進行分類。圖1說明了我們提出的關于知識增強預訓練語言模型(KE-PLMs)的分類法。在現有的KE-PLMs中，已經探索了不同類型的知識來源(如語言學、常識、百科全書、特定應用)，以增強PLMs在不同方面的能力。第一種分類法幫助我們理解在構建KE-PLMs時考慮了哪些知識來源。在第二種分類法中，我們認識到一個知識源可以被不同程度地利用，并基于知識粒度對已有的工作進行分類: 基于文本塊、基于實體、基于關系三元和基于子圖。最后，我們介紹了第三種分類法，它根據方法的應用領域對它們進行分組。這種分類法展示了現有的KE-PLMs在知識集成的幫助下旨在改進的一系列應用。通過認識到哪些應用領域已經被KE-PLMs很好地解決了，我們相信這將為未來將KE-PLMs應用于未解決領域的研究機會提供支持。

導讀：本文將參考上述綜述論文，從預訓練語言模型應用于文本生成任務的三個挑戰出發：

如何對輸入數據進行編碼并保持語義，使其與預訓練語言模型進行融合； 如何設計通用且合適的預訓練語言模型架構，使其作為生成函數； 如何優化生成函數，并保證生成文本滿足特殊屬性。 并詳細列舉目前每個挑戰下的研究進展。

文本生成是目前自然語言處理領域一項非常重要但具有挑戰性的任務，它的目的是希望生成可讀的自然語言文本，比較有代表性的應用，例如對話系統、文本摘要和機器翻譯等。

目前，深度神經模型在文本生成研究中已取得重大進展，其優勢在于深度神經網絡可以端到端地學習輸入數據到輸出文本的語義映射，而不需要人工參與進行特征工程。但是，深度神經模型往往具有大量的參數，而大部分文本生成任務數據集都非常小，因此深度神經網絡非常容易在這些數據集上過擬合，導致其無法在實際應用中進行泛化。

隨著預訓練語言模型（Pretrained Language Models, PLMs）范式的蓬勃發展，越來越多的研究將其運用到各種自然語言處理任務中以取得SOTA效果，例如BERT解決語言理解和GPT解決語言生成。通過在大規模語料集上進行預訓練，預訓練語言模型可以準確地理解自然語言并以自然語言的形式流暢表達，這兩項都是完成文本生成任務的重要能力。

摘要 預訓練技術當前在自然語言處理領域占有舉足輕重的位置。尤其近兩年提出的ELMo、GTP、BERT、XLNet、T5、GTP-3等預訓練模型的成功,進一步將預訓練技術推向了研究高潮。該文從語言模型、特征抽取器、上下文表征、詞表征四個方面對現存的主要預訓練技術進行了分析和分類,并分析了當前自然語言處理中的預訓練技術面臨的主要問題和發展趨勢。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3187.shtml

//ruder.io/recent-advances-lm-fine-tuning/index.html

在過去的三年里， fine-tuning的方法已經取代了從預訓練embedding做特征提取的方法，而預訓練語言模型由于其訓練效率和出色的性能受到各種任務的青睞，如機器翻譯，自然語言推理等，在這些方法上的成功經驗也導致了后來像BERT，T5這樣更大模型的出現。最近，如GPT-3這樣的模型，數據規模實際上已經大到在不需要任何參數更新的情況下也可以取得非常優異的性能。然而，這種zero-shot場景畢竟存在著一定的限制。為了達到最佳性能或保持效率，在使用大型的預訓練語言模型時，fine-tuning依然會作為主流方法而繼續存在。

如下圖，在標準的遷移學習場景中，首先在大規模無監督數據上使用建模語言特征的loss（如MLM）對一個模型做預訓練，然后在下游任務的有標簽數據上使用標準的cross-entropy loss對預訓練模型做fine-tuning。

標準的pre-train —— fine-tuning 場景

雖然預訓練依賴于大量的計算資源，但是fine-tuning只需要使用少量計算資源。因此，在對語言模型的實際使用中，fine-tuning就顯得更為重要，例如，Hugging Face的模型庫截至目前就已經被下載使用了數百萬次之多。基于此，fine-tuning將是本文的講述重點，尤其將重點介紹可能會影響我們fine-tune模型方式的一些近期進展。本文將分類介紹幾種fine-tuning方法，如下圖所示：

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39198.shtml

近年來，深度學習技術被廣泛應用于各個領域，基于深度學習的預處理模型將自然語言處理帶入一個新時代。預訓練模型的目標是如何使預訓練好的模型處于良好的初始狀態，在下游任務中達到更好的性能表現。對預訓練技術及其發展歷史進行介紹，并按照模型特點劃分為基于概率統計的傳統模型和基于深度學習的新式模型進行綜述；簡要分析傳統預訓練模型的特點及局限性，重點介紹基于深度學習的預訓練模型，并針對它們在下游任務的表現進行對比評估；梳理出具有啟發意義的新式預訓練模型，簡述這些模型的改進機制以及在下游任務中取得的性能提升；總結目前預訓練的模型所面臨的問題，并對后續發展趨勢進行展望。

當前自然語言處理的一個問題是處理低資源的語言，這些語言缺乏有用的訓練屬性，如受監督的數據、母語使用者或專家的數量等。這篇綜述論文簡明地總結了過去在解決這一問題上取得的突破性成就，并分析了未來研究方向的整體背景下的潛在改進。