大模型引领NLP研究新范式：从统计机器学习到预训练语言模型

自然语言处理（NLP）研究范式经历了从浅层到深层、从局部到整体、从特定到通用的演进过程。下面我们来详细回顾这一过程。

一、早期的统计机器学习方法（20世纪90年代 - 21世纪初）

词袋模型（Bag-of-Words）
- 将文本表示为词频向量，忽略词序和语法
- 应用：文本分类、情感分析等
N-gram语言模型
- 基于词的共现频率，计算一个词序列的概率
- 应用：语音识别、机器翻译、文本生成等
- 例如，基于Bi-gram的概率计算公式：
  $P(w_1, w_2, ..., w_n) = \prod_{i=1}^n P(w_i | w_{i-1})$
词向量（Word Embedding）
- 将词映射为低维稠密向量，如Word2Vec、GloVe
- 词向量可以刻画词之间的语义关系
- 例如，Word2Vec的Skip-gram模型的目标函数：
  $J(\theta) = \frac{1}{T} \sum_{t=1}^T \sum_{-c \leq j \leq c, j \neq 0} \log P(w_{t+j} | w_t)$

二、深度学习时代（2013年 - 2018年）

循环神经网络（RNN）
- 适合处理序列数据，如语言模型、机器翻译
- 存在梯度消失和梯度爆炸问题
- 一个简单的RNN前向传播公式：
  $h_t = \tanh(W_{hh} h_{t-1} + W_{xh} x_t)$
  $y_t = W_{hy} h_t$
长短期记忆网络（LSTM）
- 通过引入门控机制，缓解了RNN的梯度问题
- 广泛应用于序列建模任务
- LSTM的核心公式：
  $f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)$
  $i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i)$
  $\tilde{C}_t = \tanh(W_C \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_C)$
  $C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * \tilde{C}_t$
  $o_t = \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o)$
  $h_t = o_t * \tanh(C_t)$
注意力机制（Attention Mechanism）
- 让模型能够聚焦于输入的关键部分
- 广泛应用于机器翻译、阅读理解等任务
- 例如，Bahdanau Attention：
  $e_{ij} = v_a^\top \tanh(W_a s_{i-1} + U_a h_j)$
  $\alpha_{ij} = \frac{\exp(e_{ij})}{\sum_{k=1}^{T_x} \exp(e_{ik})}$
  $c_i = \sum_{j=1}^{T_x} \alpha_{ij} h_j$
变形金刚（Transformer）
- 基于自注意力机制（Self-Attention），摆脱了RNN的序列依赖
- 并行计算，训练效率高，成为大模型的基础架构
- Self-Attention的计算公式：
  $Q = X W_Q, K = X W_K, V = X W_V$
  $softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$

三、预训练语言模型（2018年 - 至今）

GPT（Generative Pre-training Transformer）
- 基于Transformer的单向语言模型
- 在大规模无监督语料上预训练，再针对下游任务微调
- 开启了预训练语言模型的新时代
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
- 基于Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）的双向预训练
- 在11项NLP任务上取得SOTA成绩
- 掀起了预训练语言模型的热潮
轻量级预训练模型
- 如DistilBERT、ALBERT、TinyBERT等
- 在保持性能的同时，大幅减小模型尺寸和推理时间
- 利于预训练模型的工业落地

大语言模型（Large Language Model）

如GPT-3、PaLM、ChatGPT等
模型参数规模高达数百亿甚至上千亿
展现出惊人的语言理解和生成能力
In-context Learning：无需微调，直接向模型输入少量样本即可执行新任务
赋予NLP更加通用、开放、强大的能力

大模型示意图：

   ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
   │                                                                 │
   │                            Pre-training                         │
   │                                                                 │
   │       ┌──────────────────────────────────────────────────┐      │
   │       │            Unsupervised Text Corpora             │      │
   │       └──────────────────────────────────────────────────┘      │
   │                                 │                               │
   │                                 ▼                               │
   │       ┌──────────────────────────────────────────────────┐      │
   │       │              Large Language Model                │      │
   │       │                    (Billions)                    │      │
   │       └──────────────────────────────────────────────────┘      │
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   │                          Downstream Tasks                       │
   │                                                                 │
   │    ┌─────────┐   ┌───────────┐   ┌─────────────┐   ┌──────────┐  │
   │    │ ChatBot │   │ Summarize │   │ Translate  │   │ Classify │  │
   │    └─────────┘   └───────────┘   └─────────────┘   └──────────┘  │
   │                                                                 │
   └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

NLP研究范式的演进，反映了人工智能技术的不断进步。从早期的统计机器学习，到深度学习，再到预训练语言模型和大模型，每一次范式的突破都极大地推动了NLP的发展。未来，NLP有望与知识表示、因果推理等技术进一步结合，实现更加强大、智能、可解释的自然语言理解和生成。

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