https://arxiv.org/abs/2304.12210

1 什么是自监督学习以及为什么要关注它？

自监督学习（Self-supervised Learning），被称为“智能的暗物质”[^1]，是推进机器学习发展的有前景的路径。与受限于标注数据的监督学习不同，自监督学习方法可以从大量未标注数据中学习 [Chen et al., 2020b; Misra and Maaten, 2020]。自监督学习（SSL）推动了深度学习在自然语言处理领域的成功，促成了从自动翻译到基于网络规模未标注文本语料库的大型语言模型的进步 [Brown et al., 2020; Popel et al., 2020]。在计算机视觉领域，自监督学习通过诸如SEER等模型在10亿图像上的训练，突破了数据规模的新界限 [Goyal et al., 2021]。计算机视觉中的SSL方法在一些情况下，甚至可以与监督学习模型相媲美，甚至超越它们，即便是在ImageNet这样竞争激烈的基准测试上 [Tomasev et al., 2022; He et al., 2020a; Deng et al., 2009]。此外，自监督学习还成功应用于视频、音频和时间序列等其他数据模态 [Wickstrøm et al., 2022; Liu et al., 2022a; Schiappa et al., 2022a]。

词汇分割方法：WordPiece Model 和 Byte Pair Encoding 的详细解读

在自然语言处理（NLP）领域，词汇分割方法是文本预处理的重要步骤，尤其对于诸如词嵌入和语言模型这类任务来说至关重要。两种常见的词汇分割方法是 WordPiece Model 和 Byte Pair Encoding (BPE)。本文将详细讲解这两种方法的原理、公式，并提供相应的 Python 实现。

Transformer模型的并行化特点及其在Decoder端的应用分析

Transformer模型凭借其高效并行化的特性在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。并行化计算不仅加速了训练过程，也使得Transformer在处理长序列数据时更具优势。本文将深入探讨Transformer模型的并行化体现，分析其并行化的具体机制，并讨论Decoder端是否能够进行并行化计算。

Transformer中的前馈神经网络详解：结构、激活函数与优缺点

Transformer模型凭借其高效并行计算的特性，已经在自然语言处理领域取得了显著成果。Transformer的核心由多层自注意力机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network, FFN）组成。前馈神经网络在Transformer块中负责对每个位置的特征进行非线性转换，本文将详细描述Transformer中的前馈神经网络的结构、所用激活函数及其优缺点。

Transformer模型中的LayerNorm与BatchNorm：为什么选择LayerNorm？

Transformer模型作为自然语言处理和机器翻译任务中的重要架构，其每个模块中使用的正则化方法对模型性能有着显著影响。通常，Transformer选择使用Layer Normalization（LayerNorm）而非Batch Normalization（BatchNorm）。本文将深入分析LayerNorm与BatchNorm的差异、LayerNorm在Transformer中的位置以及为何LayerNorm更适合Transformer模型。