Transformer大模型实战 自然语言推理任务

Transformer大模型实战 自然语言推理任务

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

自然语言推理（Natural Language Inference，NLI）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的一个重要任务，它旨在理解句子之间的关系，包括语义等价、语义蕴含和语义无关等。NLI任务在问答系统、机器翻译、情感分析等应用中具有重要的价值。

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于Transformer的大模型在NLI任务上取得了显著的成果。本文将深入探讨Transformer大模型在NLI任务中的应用，并给出具体的项目实践实例。

1.2 研究现状

NLI任务的研究始于2001年，早期主要采用基于规则的方法。随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的方法逐渐成为主流。其中，基于循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的模型在NLI任务上取得了不错的性能。然而，这些模型在处理长文本和复杂语义关系时存在局限性。

近年来，基于Transf