李景玉

(北京电子科技职业学院电信工程学院 北京 100176)

1950 年，图灵发表了论文《计算机器与智能》，提出著名的图灵测试，通过一个模仿游戏来测试机器是否能够像人类一样思考、对话，而让测试者无法分辨在对面进行对话的是人类还是机器。图灵测试可以用来检验机器是否像人类一样智能，它也被称为是人工智能的开端。从1950年至今，人工智能已经有六十多年的发展历程，被誉为“人工智能皇冠上的明珠”的自然语言处理技术更是在近几年得到了飞速发展，自然语言处理相关应用也是随处可见，分别有基于机器翻译的翻译软件、基于信息检索的搜索引擎、基于问答系统的智能客服等。而自然语言处理的广泛应用离不开深度学习等技术，可以说，深度学习等技术为自然语言处理带来了一场革命，尤其是2017年Transformer 模型的提出，此后大规模预训练语言模型的诞生和使用，基于“预训练+精调”的模式俨然已经成为了研究自然语言处理的新范式。

1 预训练语言模型

1.1 预训练语言模型概述

语言模型（Language Model，LM）是指描述自然语言概率分布的模型，它在自然语言处理任务中一个非常基础和重要的。在自然语言处理的任务中，常用的说法是N 元语言模型，具体任务是指当给定词序列w1w2...wt-1时，需要根据给定序列判断下一个时刻t可能出现的词语wt，也就是计算条件概率P(wt|w1w2...wt-1)。N 元语言模型推动了自然语言处理技术的发展，但它本身也有自己的局限性，N 元语言模型容易受到数据稀疏的影响，因此平滑技术往往必不可少。……