前端也要懂算法，不会算法也能微调一个 NLP 预训练模型

原创 ELab.zhugetao ELab团队

本文为来自 教育-智能学习-前端团队 成员的文章，已授权 ELab 发布。

智能学习前端团队 自创立以来，团队专注于打破大众对教育的刻板印象，突破固有的教学思维，攻破各类教学屏障。旨在为每一位学生制定最合适的学习方案，予以因材施教，使优质教育随 "触" 可达。

前言

学习nlp的过程，就像升级打怪，每一个阶段都是一个坎，要想出新手村，需要跨过这几个坎

level 1、了解nlp的概念和能做的边界
level 2、会用一个已有的模型
level 3、学会微调一个自己业务专属的模型
level 4、定义一个全新的模型

之前有分享过前端工程师如何快速使用一个NLP模型，本文是该文的一个小进阶

初探level3

本文预计需要30min，通过本文主要获得几个知识点：

回顾 NLP的一些概念
学会微调一个中文bert模型完形填空任务

nlp介绍

发展历史

NLP任务的发展有两个明显的阶段，我们以bert模型为区分点，前半段是基础的神经网络阶段（bert模型之前的阶段），后半段是BertTology阶段（bert模型之后的阶段）

参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/148007742

1950-1970 - 采用基于规则的方法

人们定义了大量语言规则，但因规则的局限性，只能解决一些简单问题

1970-20世纪初 - 采用基于统计的方法

随着技术发展和语料库丰富，基于统计的方案逐渐代替了基于规则的方法，开始走向实际应用

2008-2018 - 引入深度学习的RNN、LSTM、GRU

在图像识别和语音识别领域的成果激励下，人们也逐渐开始引入深度学习来做自然语言处理研究，由最初的词向量到2013年的word2vec，将深度学习与自然语言处理的结合推向了高潮，并在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功

现今

2017年谷歌提出了Transformer架构模型，2018年底，基于Transformer架构，谷歌推出了bert模型，bert模型一诞生，便在各大11项NLP基础任务中展现出了卓越的性能（https://gluebenchmark.com/leaderboard），现在很多模型都是基于或参考Bert模型进行改造

bert 大家族

目前研究方向

方向分为两个方向

https://zhuanlan.zhihu.com/p/56802149

自然语言理解 NLU
自然语言生成 NLG

下图是huggingface上提供的nlp任务类别

学习nlp绕不开的一个知识概念

神经网络基本原理

这是个有点大的概念，本文为了避免冗余繁琐，主要强调两个地方，方便有个大体认知

神经元

单个神经元是神经网络的基础，就像生物界的神经元（树突决定输入、输出；轴突完成信号传递）

数学表示如下：Output=f(∑n(x*w)+θ)

可以看出一个神经元可以接受多个参数（x1、x2、...、xn），每个参数会配置一个对应的权重w1、w2、wn，经过加权求和之后，加上一个偏置值 θj ，经过一个激活函数 f 处理得到输出。

激活函数作用：加入非线性因素，解决线性模型表达能力的不足，拟合更多的情况

其中 w、θ 的值由 模型训练 得到，一个神经网络训练过程就是让每个神经元模型的权重值调整到最佳，以使整体的预测效果最好

神经网络工作基本流程

损失函数：计算输出值、目标值之间的误差
反向传播：把误差传递给权重，让权重做适当的调整，最终让正向传播的输出结果与标签间误差最小
学习率：反向传播中步长大小，控制调节幅度，在精度和速度之间找到一个平衡
优化器：一般需要反复迭代才能找到适合的权重，比较耗时，所以我们通过一套策略（优化器）利用算法从而更快、更好的将参数调整到位

but，在代码编写过程中，我们并不需要手写一个损失函数，手写一个优化器，Pytorch 会帮你封装成了一个个api；而在大部分场景甚至都不需要再去手写神经网络或者训练别人写好的神经网络，因为我们可以直接使用预训练模型，开箱即用